Financial Impact of a Dedicated Orthopaedic Traumatologist on a Private Group Practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of the study was to demonstrate the financial impact of the addition of a dedicated orthopaedic traumatologist to a private group practice at a Level II community-based trauma system. DESIGN: Retrospective review of financial records. SETTING: Level II trauma center and large group practice. METHODS: Office billing and financial data were evaluated for the 12 months before the addition of a dedicated, hospital-based, orthopaedic traumatologist and for a 2-year period after the hiring. Outcomes such as payor mix, collection rates, time to breakeven, days off, call days, evenings worked, durable medical equipment, and x-ray and casting reimbursement were analyzed. RESULTS: The addition of a dedicated traumatologist was financially beneficial for the partnership. Existing practices increased 23% in charges and 32% in collections despite partners taking more vacation days and 14% less call. This was partially the result of increased nontrauma referrals, full clinic templates, and uninterrupted elective operating room schedules. Over a 2-year period, elective arthroplasty cases increased 13.1%, elective arthroscopy cases increased 35.4%, and total patient office visits increased 18.8%. The payor mix for trauma patients was poorer than the group average; however, this was offset by decreased overhead requirements. Collections rate for the trauma partner in evaluation and management, surgery, casting, durable medical equipment, and radiology improved dramatically after the first year to become just slightly less than other clinic-specialized practices. The cost of bringing on a new trauma partner is substantial but regained after 6 months. CONCLUSIONS: A dedicated orthopaedic traumatologist can be extremely beneficial to a group practice and to the traumatologist given the appropriate case volume, payor mix, and a relative value unit-based payment system.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».