医疗补助管理的长期服务和支持的基于功能的风险调整

Medicaid Managed Long Term Services and Supports (MLTSS) 项目的支付结构通常基于护理地点（如养老院或社区），这种机制虽然鼓励社区治疗，但在某些情况下可能导致支付与成员风险不匹配。报告提出功能风险调整 (FBRA) 作为解决方案，通过成员的功能状态、行为、医疗和人口统计特征来调整支付，从而更好地匹配风险和激励。

FBRA 的主要优势包括：

1. 更准确地匹配风险：FBRA 能够识别同一护理地点内成员需求的差异，并通过不同的支付水平进行区分，而传统基于地点的支付结构无法做到这一点。
2. 激励及时转诊：由于支付基于成员特征而非地点，MCO 有动力在合同期内尽早将成员从养老院转移到社区，即使转移发生在合同末期也不会影响其收益。
3. 鼓励高效服务：FBRA 下，高需求成员的支付水平更高，MCO 通过提高服务效率可以获得更多收益，这与鼓励为成员提供最有效护理的目标一致。

报告还提到 FBRA 在预算预测和 MCO 服务管理中的应用：

• MLTSS 项目预算预测：利用初始功能评估和后续费用数据建立纵向成本模型，提高预算准确性。
• MCO 服务管理效率：FBRA 模型可识别护理管理和服务小时数与成本模型的不一致，帮助优化资源配置。

目前已有 Wisconsin 和 New York 等州实施 FBRA，其他州也在探索其应用潜力。尽管实施 FBRA 需要克服数据、流程和政策方面的挑战，但其对项目财务激励和成员生活质量改善的潜在价值巨大。