Review of Diagnosis-Related Group-Based Financing of Hospital Care
Notice bibliographique
Résumé
Since the 1990s, diagnosis-related group (DRG)-based payment systems were gradually introduced in many countries. The main design characteristics of a DRG-based payment system are an exhaustive patient case classification system (ie, the system of diagnosis-related groupings) and the payment formula, which is based on the base rate multiplied by a relative cost weight specific for each DRG. Cases within the same DRG code group are expected to undergo similar clinical evolution. Consecutively, they should incur the costs of diagnostics and treatment within a predefined scale. Such predictability was proven in a number of cost-of-illness studies conducted on major prosperity diseases alongside clinical trials on efficiency. This was the case with risky pregnancies, chronic obstructive pulmonary disease, diabetes, depression, alcohol addiction, hepatitis, and cancer. This article presents experience of introduced DRG-based payments in countries of western and eastern Europe, Scandinavia, United States, Canada, and Australia. This article presents the results of few selected reviews and systematic reviews of the following evidence: published reports on health system reforms by World Health Organization, World Bank, Organization for Economic Co-operation and Development, Canadian Institute for Health Information, Canadian Health Services Research Foundation, and Centre for Health Economics University of York. Diverse payment systems have different strengths and weaknesses in relation to the various objectives. The advantages of the DRG payment system are reflected in the increased efficiency and transparency and reduced average length of stay. The disadvantage of DRG is creating financial incentives toward earlier hospital discharges. Occasionally, such polices are not in full accordance with the clinical benefit priorities.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».