Methods for Patient-Level Costing in the VA System: Are they Applicable to Canada?
Notice bibliographique
Résumé
In his article “Determination of VA Health Care Costs,” Barnett (2003 [this issue]) describes various methods available to estimate costs in the U.S. Veterans Affairs (VA) health care system. These methods include direct measurement, pseudo bills combining VA patient-level utilization data and non-VA cost lists, cost functions based on regression analysis using non-VA cost estimates, and average cost databases. The need for these methods arises from the fact that VAhospitals do not prepare patient bills, the primary source of health care costs used in U.S. health economic studies. Barnett (2003) suggests that the principles of cost determination described in his article can be applied to other settings where billing data are not available. This is the case in Canada, where acute-care hospitals are publicly funded through global operating budgets. Because very few hospitals have information systems that produce reliable patient-level costing data, Canadian health economists rely on similar cost-estimation methods to those detailed by Barnett. The parallels between VAhealth care costing methods and those used by Canadian investigators are detailed in the remainder of this commentary.
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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 | 0,027 | 0,155 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».