Quality and financial outcomes from gainsharing for inpatient admissions: A three‐year experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gainsharing is a way to provide incentives to physicians to decrease hospital costs without compromising quality. METHODS: A pay-for-performance program was instituted over a three-year period from July 2006 to June 2009. Baseline length of stay (LOS) and case costs were developed during the year prior to the inception of the program. Best practice norms (BPNs) were established at the top 25th percentile of physicians for each all patient refined (APR)-diagnosis related group (DRG). Hospital costs were analyzed in several areas, including operating room charge (OR), supplies and implants, nursing and per-diem room costs. Payments were based upon case level performance compared to BPN's and the physician's historic performance. Eligible cases included commercial insurance only for the first 2 years but Medicare cases were included after October 2008 resulting from a Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS)-approved demonstration project. Payments to physicians required meeting quality thresholds, including chart completion, and compliance with core measures. RESULTS: A total of 184 (54%) physicians enrolled into the program. There was a $25.1 million reduction in hospital costs during the 3 years ($16 million from participating and $9.1 million from non-participating physicians, P < 0.01). Most cost reductions were attributed to reduced LOS and reductions in medical supply costs. Total physician payouts were over $2 million (average $1,866 per quarter). Delinquent medical records decreased from an average of 43% in the second quarter 2006 to 30% (P < 0.0001) in the second quarter 2009. Quality measures improved during the study period but not by a statistical significance. CONCLUSIONS: Gainsharing provided an incentive for physicians to reduce hospital costs while maintaining hospital quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».