Low-mortality death in hospitals after vertical integration with Health Maintenance Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Hospital mergers and acquisitions continue to rise due to government and market pressures to join Accountable Care Organizations in order to lower costs. Our study examines the changes in a quality of care measure when hospitals were acquired by Health Maintenance Organizations (HMOs) to analyze the effect that vertical integration has on coordination of care.Methods: Using California patient discharge data from 2000-2011, our analysis used differences-in-differences and logistic models to test for a change in a quality of care measure before and after hospitals merged with an HMO. We utilized Patient Safety Indicator #2, death rate in low-mortality diagnosis related groups, to measure quality of care.Results: Hospitals experienced decreases in low-mortality death rates after being acquired by an HMO. This group of hospitals had increasing measures of the quality indicator prior to the merge as well, suggesting selection of well-performing hospitals by HMOs. Hospitals acquired by HMOs also faced increased Type-2 diabetes rates post-merge.Conclusions: Our results suggest that hospitals merging with a vertically integrated health care system may lead to increases in quality of care. It appears that this could be due to either HMOs providing more coordinated care, or that HMOs acquire hospitals already trending towards better care.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».