Long-Term Effect of Fee-For-Service–Based Reimbursement Cuts on Processes and Outcomes of Care for Stroke
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As healthcare spending continues to increase, reimbursement cuts have become 1 type of healthcare reform to contain costs. Little is known about the long-term impact of cuts in reimbursement, especially under a global budget cap with fee-for-service (FFS) reimbursement, on processes and outcomes of care. The FFS-based reimbursement cuts have been implemented since July 2002 in Taiwan. We examined the long-term association of FFS-based reimbursement cuts with trends in processes and outcomes of care for stroke. METHODS AND RESULTS: We analyzed all 411,487 patients with stroke admitted to general acute care hospitals in Taiwan during the period 1997 to 2010 through Taiwan's National Health Insurance Research Database. We used a quasi-experimental design with quarterly measures of healthcare utilization and outcomes and used segmented autoregressive integrated moving average models for the analysis. After accounting for secular trends and other confounders, the implementation of the FFS-based reimbursement cuts was associated with trend changes in computed tomography/magnetic resonance imaging scanning (0.31% per quarter; P=0.013), antiplatelet/anticoagulant use (-0.20% per quarter; P<0.001), statin use (0.18% per quarter; P=0.027), physiotherapy/occupational therapy assessment (0.25% per quarter; P<0.001), and 30-day mortality (0.06% per quarter; P<0.001). CONCLUSIONS: There are improvement trends in processes and outcomes of care over time. However, the reimbursement cuts from the FFS-based global budget cap are associated with trend changes in processes and outcomes of care for stroke. The FFS-based reimbursement cuts may have long-term positive and negative associations with stroke care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».