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Enregistrement W2592789232 · doi:10.1200/jop.2016.014860

Impact of a New Palliative Care Program on Health System Finances: An Analysis of the Palliative Care Program Inpatient Unit and Consultations at Johns Hopkins Medical Institutions

2017· article· en· W2592789232 sur OpenAlexaff
Sarina R. Isenberg, Chunhua Lu, John P McQuade, Kelvin Chan, Natasha Gill, Michael Cardamone, Deirdre Torto, Terry S. Langbaum, Rab Razzak, Thomas J. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Oncology Practice · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Cancer InstituteKaiser Permanente
Mots-clésMedicinePalliative careUnit (ring theory)MEDLINEFamily medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Palliative care inpatient units (PCUs) can improve symptoms, family perception of care, and lower per-diem costs compared with usual care. In March 2013, Johns Hopkins Medical Institutions (JHMI) added a PCU to the palliative care (PC) program. We studied the financial impact of the PC program on JHMI from March 2013 to March 2014. METHODS: This study considered three components of the PC program: PCU, PC consultations, and professional fees. Using 13 months of admissions data, the team calculated the per-day variable cost pre-PCU (ie, in another hospital unit) and after transfer to the PCU. These fees were multiplied by the number of patients transferred to the PCU and by the average length of stay in the PCU. Consultation savings were estimated using established methods. Professional fees assumed a collection rate of 50%. RESULTS: The total positive financial impact of the PC program was $3,488,863.17. There were 153 transfers to the PCU, 60% with cancer, and an average length of stay of 5.11 days. The daily loss pretransfer to the PCU of $1,797.67 was reduced to $1,345.34 in the PCU (-25%). The PCU saved JHMI $353,645.17 in variable costs, or $452.33 per transfer. Cost savings for PC consultations in the hospital, 60% with cancer, were estimated at $2,765,218. $370,000 was collected in professional fees savings. CONCLUSION: The PCU and PC program had a favorable impact on JHMI while providing expert patient-centered care. As JHMI moves to an accountable care organization model, value-based patient-centered care and increased intensive care unit availability are desirable.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,243
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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