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Enregistrement W2773295168 · doi:10.1097/00115514-201401000-00010

PRACTITIONER APPLICATION: Can Inbound and Domestic Medical Tourism Improve Your Bottom Line? Identifying the Potential of a U.S. Tourism Market

2014· article· en· W2773295168 sur OpenAlexaboutno aff
Steven C. Foster

Notice bibliographique

RevueJournal of Healthcare Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Healthcare and Medical Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueBusinessHealth carePrivilege (computing)Medical tourismTourismReimbursementPopulationMarketingSuspectCompetitor analysisPublic relationsEconomic growthMedicineFinancePolitical scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is little argument that the healthcare industry continues to change at a fast rate. In fact, many healthcare organizations have had to evolve—if not reinvent themselves—to keep up with industry changes or risk being left in the wake of their competitors. At present, I see no sign of slowed momentum with healthcare reform. This means that today's healthcare administrator must become comfortable navigating unfamiliar waters and be willing to look at new sources of revenue to overcome a landscape characterized by reduced reimbursement. Fottler et al. present a market perspective that has received limited research attention. Yet, I suspect that many domestic hospitals realize the potential of attracting the medical tourist segment and have, at one point or another, created strategic initiatives to support both inbound and domestic medical tourism. As a practitioner, I have had the privilege of experiencing all forms of medical tourism described in this article, including helping to grow a successful international center for inbound medical patients in a world-class academic medical center, managing hospitals in foreign countries that provide less costly care for American patients unable or unwilling to pay for their domestic insurance copays, and overseeing a hospital in the southern United States that serves the snowbird population from Canada and the northern U.S. states. On the basis of my experience, I concur with Fottler et al.'s conclusion that these markets represent potentially significant revenue streams. In this study, the authors looked at a comprehensive data set to determine the utilization of healthcare services for a large urban healthcare system. While it is true that geographical, environmental, and individual facility (e.g., brand, reputation) factors attract medical tourists to healthcare organizations, all administrators should study their hospital admissions to determine origination patterns. Understanding current patient demographics and reviewing information from local convention and visitors bureaus may help organizations discover an untapped market for their hospital. In addition to the external marketing plan the authors describe, organizations should review internal programs to determine if changes are warranted in areas such as translation services that cover patient education. Nutritional needs and diets may also require review to ensure alignment with the patient's country of origin. Finally, hospital staff may require culture-specific training to understand patients' traditions and customs. In summary, healthcare administrators should recognize the potential that inbound and domestic medical tourism offers. While understanding why medical tourists visit certain hospitals is important, knowing the key satisfiers that grow future volume is essential. Experience suggests that facilities that formalize strategies with specific goals and established resources for inbound and domestic medical tourism outperform those facilities with unorganized approaches for this market.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,371 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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