Not-for-profit hospitals’ provision of community benefit during the 2008 recession: An analysis of hospitals in Maryland
Notice bibliographique
Résumé
During the 2008 recession, many U.S. hospitals had to lay off staff and cut services to reduce costs, yet little is known about how these cuts affected hospitals’ provision of community benefits. While the need for charitable programs and services grew during this economically difficult time, financial pressures may have forced hospitals to cut back on their community benefit spending. Using data for not-for-profit hospitals in the state of Maryland for the years 2006 to 2010, this study explored whether, and if so how, hospitals changed their provision of community benefit during the 2008 recession. The findings showed that, on average, Maryland hospitals increased their charitable activities during the recent recession. Between 2006 and 2010, total spending on community benefits grew from an average of 5.6% to 7.7% of operating expenses with the most substantial growth in hospitals’ provision of charity care and mission-driven health services. Panel regression analysis showed that this increase in charitable activity was associated with increases in community need. Hospitals’ financial performance, on the other hand, was unrelated to their community benefit spending. These findings indicate that even in times of constrained budgets, Maryland hospitals provided substantial amounts of community benefit in response to the needs of the communities they serve. Hospital-based community benefit programs thus have the potential to play an important role in on-going community-wide efforts aimed at reducing the burden of illness and improving population health.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».