Financial Ratios in Diagnostic Radiology Practices: Variability and Trends
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate variation in financial ratios for radiology practices nationwide and trends in these ratios and in payments. MATERIALS AND METHODS: In 1999, the American College of Radiology surveyed radiology practices by mail. The final response rate was 66%. Weighting was used to make responses representative of all radiology practices in the United States. Self-reported financial ratios (payments, charges, accounts receivable turnover) were analyzed; 449 responses had usable data on these ratios. Comparison with results of a similar 1992 survey and combined analysis with Medicare data on billed charges provided information on trends. RESULTS: All measures of payment collections declined sharply from 1992 to 1999, with the gross collections rate (revenues as percentage of billed charges) decreasing from 71% to 55%. Average payment for a typical radiology service decreased approximately 4% in dollar terms or approximately 19% in inflation-adjusted terms. In 1999, nonmetropolitan practices appeared to fare better than others. Among insurers, Medicaid stood out as a low and slow payer, but neither managed care nor Medicare had a consistent effect on financial ratios. The gross collections rate varied substantially across geographic areas, as did, in an inverse pattern, the level of billed charges. One-quarter of practices had accounts receivable equal to 90 or more days of billings. CONCLUSION: The opposing geographic pattern of billed charges and gross collection rate suggests that geographic variation in the latter is driven more by variation in billed charges than by variation in payment levels. Radiologists saw a substantial decrease in the real (inflation-adjusted) value of payment per service during the 1990s. The large fraction of practices with accounts receivable of 90 or more days of billings-a level considered potentially imprudent by financial management advisors-suggests that many practices should improve financial management and that state prompt-payment laws have not had a substantial positive effect.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».