Unsupervised Procedures by Surgical Trainees: A Windfall for Private Insurance at the Expense of Graduate Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical faculty cannot always be present while trainees perform minor procedures. Fees are not obtained for these unsupervised services because Medicare rules do not allow residents and fellows to bill. Medicare already supplements hospitals via medical education funds and thus reimbursement for trainee services would constitute double billing. Private insurance companies, however, do not supplement trainees' salaries and thus benefit when they are not charged for these procedures. The objective is to determine whether significant revenue is lost to private insurers for unsupervised procedures performed by surgical trainees. METHODS: We retrospectively evaluated a prospective database of procedures performed by residents and fellows from March 1998 through 2007. All procedures were entered by the trainees into a computerized electronic note system. Unsupervised procedures were not billed to insurance carriers. RESULTS: During the study period, 14,497 minor procedures were performed without attending supervision, of which 13,343 had valid current procedural terminology codes. Total charges for these procedures would have been $10,096,931. For patients with private insurance companies (PICs), $6,876,000 could have been billed. Using our historic collection ratios, $2,269,083 in revenue was lost, or $232,726 annually. CONCLUSIONS: Trainees perform a significant number of unsupervised procedures on patients with private insurance without charge. This pro bono service represents a significant amount of lost income for teaching institutions. Private insurance companies benefit financially from Medicare billing regulations without contributing to education. Billing for these services might help offset the costs of graduate medical education.
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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 | 0,001 |
| 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 ».