Surgical case costing: trauma is underfunded according to resource intensity weights.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether rate-based funding using resource intensity weights (RIWs) adequately represents trauma case costs. DESIGN: A prospective time-in-motion resource utilization pilot study to assure the effectiveness of the computerized hospital Transition-One data acquisition system, followed by a retrospective observational case costing study. Patient costs with no identifing data were used, and all costs were tabulated as mean cost per group. SETTING: London Health Sciences Centre, London, Ont., a tertiary care "lead" trauma hospital. PATIENTS: A modified random selection of 4 control case mix groups (CMGs) of surgical patients for the fiscal year 1996-97. The trauma group was selected as a representative resource-intensive CMG. Each patient was assigned to a CMG by Health Records according to the most responsible diagnosis. OUTCOMES MEASURES: Total case costs were tabulated for each patient then combined for a mean case cost per CMG. The RIW assignments for each patient were combined to create a mean RIW per CMG and mean length of stay per CMG. RESULTS: There was no statistically significant difference between the control surgical CMGs and the trauma CMG for mean RIW-adjusted length of stay per CMG, but there was a significant difference (p < 0.0001) between the control CMGs and the trauma CMG for RIW-adjusted mean case cost per CMG. CONCLUSIONS: RIWs underrepresent trauma case costs by a factor of 3.5, which could result in underfinding and potential fiscal difficulties for leading trauma hospitals as has occurred in the United States.
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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 | 0,010 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».