Sampling Error Can Significantly Affect Measured Hospital Financial Performance of Surgeons and Resulting Operating Room Time Allocations
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Hospitals with limited operating room (OR) hours, those with intensive care unit or ward beds that are always full, or those that have no incremental revenue for many patients need to choose which surgeons get the resources. Although such decisions are based on internal financial reports, whether the reports are statistically valid is not known. Random error may affect surgeons' measured financial performance and, thus, what cases the anesthesiologists get to do and which patients get to receive care. We tested whether one fiscal year of surgeon-specific financial data is sufficient for accurate financial accounting. We obtained accounting data for all outpatient or same-day-admit surgery cases during one fiscal year at an academic medical center. Linear programming was used to find the mix of surgeons' OR time allocations that would maximize the contribution margin or minimize variable costs. Confidence intervals were calculated on these end points by using Fieller's theorem and Monte-Carlo simulation. The 95% confidence intervals for increases in contribution margins or reductions in variable costs were 4.3% to 10.8% and 6.0% to 8.9%, respectively. As many as 22% of surgeons would have had OR time reduced because of sampling error. We recommend that physicians ask for and OR managers get confidence intervals of end points of financial analyses when making decisions based on them. IMPLICATIONS: The common approach of using one fiscal year of perioperative accounting data can be insufficient to prevent random error from influencing important management decisions. When accounting data are used for hospital and operating room management decision making, confidence intervals should be calculated for the key financial variables (e.g., variable cost per hour of operating room time).
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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 | 0,076 | 0,297 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».