The Determinants of the Technical Efficiency of Acute Inpatient Care in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the technical efficiency of acute inpatient care at the pan-Canadian level and to explore the factors associated with inefficiency-why hospitals are not on their production frontier. DATA SOURCES/STUDY SETTING: Canadian Management Information System (MIS) database (CMDB) and Discharge Abstract Database (DAD) for the fiscal year of 2012-2013. STUDY DESIGN: We use a nonparametric approach (data envelopment analysis) applied to three peer groups (teaching, large, and medium hospitals, focusing on their acute inpatient care only). The double bootstrap procedure (Simar and Wilson 2007) is adopted in the regression. DATA COLLECTION/EXTRACTION METHODS: Information on inpatient episodes of care (number and quality of outcomes) was extracted from the DAD. The cost of the inpatient care was extracted from the CMDB. PRINCIPAL FINDINGS: On average, acute hospitals in Canada are operating at about 75 percent efficiency, and this could thus potentially increase their level of outcomes (quantity and quality) by addressing inefficiencies. In some cases, such as for teaching hospitals, the factors significantly correlated with efficiency scores were not related to management but to the social composition of the caseload. In contrast, for large and medium nonteaching hospitals, efficiency related more to the ability to discharge patients to postacute care facilities. The efficiency of medium hospitals is also positively related to treating more clinically noncomplex patients. CONCLUSIONS: The main drivers of efficiency of acute inpatient care vary by hospital peer groups. Thus, the results provide different policy and managerial implications for teaching, large, and medium hospitals to achieve efficiency gains.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».