Understanding variations in hospital length of stay and cost
Notice bibliographique
Résumé
Hospitals are the most expensive component of OECD health care systems, accounting for around one third of total health care expenditure. Given growing pressures on government budgets, this is an area of expenditure that has already been, and will continue to be, thoroughly scrutinised for potential increases in efficiency. One way to assess hospital efficiency is to measure the amount of resources each hospital uses to treat specific conditions. A care delivery process may be seen as more efficient – after accounting for broader health system and market factors that may constrain the hospital from operating at an efficient level – if it consumes fewer resources while delivering adequate care for the same condition, the dimension of efficiency under review here. In this light, measuring hospital length of stay and costs for a given condition helps the understanding of how efficient (better performing) hospitals are relative to each other. Through international comparative work, this paper helps policy makers understand the scope and nature of length of stay/costs variation across hospitals in OECD countries. It also explores whether characteristic of hospitals or of countries' regulatory and operating environments can explain differences in efficiency. Data on length of stay and costs to treat patients admitted to hospitals for nine tracing conditions/treatments were collected and analysed for Canada (Alberta province), France, Ireland and Israel for 2012-2014. Our analysis shows that hospitals with a number of beds ranging between 200 and 600, and not-for-profit hospitals report shorter length of stay and lower costs for several conditions/treatments. It also shows that variations in efficiency are more likely to exist at the hospital level for cardiac surgery (acute myocardial infarction with percutaneous transluminal coronary angioplasty and coronary artery bypass graft), and at country level for hysterectomy, caesarean section and normal delivery. These results shed some light on the importance of hospital payment system in fostering efficiency in care delivery for standard/high volume treatments such as normal delivery, whereas hospital management and organisation seem to drive efficiency for more complex/technology driven treatments such as bypass surgery.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».