Hospital Procurement with Concentrated Sellers: A Case Study of Hip Prostheses
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Notice bibliographique
Résumé
Procurement within the NHS is attracting increasing research and policy interest. However, most of the emphasis has been on the buyer (the NHS), with less attention paid to the behaviour of suppliers (often pharmaceutical companies). For medical devices very little is publicly documented about procurement and even less about the supplying industry. This paper uses a case study of artificial hip prostheses to indirectly explore how procurement choices are made within the NHS. We recognise the roles of the various players (patient, surgeon and hospital procurement department) when purchases are made from a potentially highly oligopolistic supplying industry. Using data from the National Joint Registry for England and Wales, we show that the supplying industry is indeed highly oligopolistic, with the potential for the exercise of market seller power. At the national level the NHS as a whole purchases from the equivalent of just four large sellers. However, typically individual hospitals are buying from only two, or in some instances one seller. Given this backdrop, we develop a theoretical framework explaining prosthesis choice, considering the roles and preferences of the patient, surgeon, hospital and supplier. This provides a set of hypotheses tested using an econometric model in which the diversity of prosthesis choice at the hospital level is explained by a vector of patient and hospital characteristics. This reveals little evidence that patient heterogeneity is a major determinant of diversity of procurement choices. More important are hospital size (which will be related to the number of surgeons), status of the hospital, recent NHS reforms and the potential role of the supplier. These findings provide a basis for future survey analysis of surgeons and hospital procurement departments designed to discover more directly how decisions are made and how suppliers bargain with hospitals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle