Impact of US state government regulation on patient access to elective surgical care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Rising health care costs in the United States have led to government regulation of services via a Certificate of Need (CON) law in many states. Such regulation may decrease access to elective surgical procedures. This study describes the impact of CON laws on elective surgical care. METHODS: This retrospective cohort trial used data from the Health Care Utilization Project, a publicly available, inpatient database. Rates of six elective procedures were compared between 21 CON states and 5 non-CON states (2004-2005). Further, facility type (non-profit versus for-profit), facility teaching status, and median charges were also compared as a function of CON status. Statistical analysis was performed by Student's t-tests (?=0.05). RESULTS: CON laws did not affect procedure rates (P = 0.11-0.97), but lower charges were found for lumbar discectomy ($16,819 versus $13,493 p=0.04), acoustic neuroma resection ($60,993 versus $46,353, P < 0.001), and microvascular decompression (MVD) for trigeminal neuralgia ($37,741 versus $27,729, P < 0.001) in CON states. Various procedures exhibited a shift from for-profit to non-profit facilities including lumbar disectomy (20% versus 9%, P=0.01), acoustic neuroma resection (5.5% versus 0.2%, P=0.03), MVD (20% versus 3%, P=0.02), and rotator cuff repair (23% versus 10%, P=0.01). CON status had no effect on proportion of cases occurring at teaching facilities. CONCLUSIONS: CON laws appear to maintain patient access to elective surgical care while successfully reducing hospital charges. The location of surgery may shift to non-profit centers suggesting preferential certificate distribution, though this only partly explains the decreased charges in states with CON regulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».