Pricing hospital care: Global budgets and marginal pricing strategies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Canadian province of British Columbia (BC) is adding financial incentives to increase the volume of surgeries provided by hospitals using a marginal pricing approach. The objective of this study is to calculate marginal costs of surgeries based on assumptions regarding hospitals' availability of labor and equipment. DATA: This study is based on observational clinical, administrative and financial data generated by hospitals. Hospital inpatient and outpatient discharge summaries from the province are linked with detailed activity-based costing information, stratified by assigned case mix categorizations. STUDY DESIGN: To reflect a range of operating constraints governing hospitals' ability to increase their volume of surgeries, a number of scenarios are proposed. Under these scenarios, estimated marginal costs are calculated and compared to prices being offered as incentives to hospitals. PRINCIPAL FINDINGS: Existing data can be used to support alternative strategies for pricing hospital care. Prices for inpatient surgeries do not generate positive margins under a range of operating scenarios. Hip and knee surgeries generate surpluses for hospitals even under the most costly labor conditions and are expected to generate additional volume. CONCLUSIONS: In health systems that wish to fine-tune financial incentives, setting prices that create incentives for additional volume should reflect knowledge of hospitals' underlying cost structures. Possible implications of mis-pricing include no response to the incentives or uneven increases in supply.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».