Ontario case costing: A catalyst for transforming Ontario’s health system into a value-based model
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionCase costing is the only source of integrated financial, clinical, and utilization data at the patient level in Ontario. This accounting tool improves funding and performance management processes and tracks health care service costs for informed decision making based on quality and value. Objectives and ApproachThe only source of integrated financial, clinical, and utilization data at the patient level, case costing provides a clear picture of each patient in terms of where the patient received care, who was the provider, what type of care was provided, and the total cost to treat each patient. Case costing is a critical tool for system-wide planning by providing a province-wide view of cost and clinical variations. Health organizations can compare costs associated with service utilization to identify organizational variances among peers. Identifying the source of these variances drives effective resource utilization and management while delivering high-quality care. ResultsCase costing provides a range of benefits and uses: Improved benchmarking and performance measurement processes by comparing utilization and costs among various clinical practices with similar clinical outcomes and measuring performance internally and externally to understand efficiencies and outcomes against peers. Providing critical information for innovative care initiatives, such as the Bundled Care Model. The bundled care model improves efficiency through more integrated use of resources, reduced variation in access to services, and improved patient outcomes through seamless transitions across the care continuum. Case costing informs funding allocations in the hospital sector with expected expansion to home care funding. More sophisticated planning and forecasting, such as impact analysis by modeling the adoption of new physicians or technologies within facilities to determine cost and volume impact. Conclusion/ImplicationsAdministrators, clinicians, and health service organizations use case costing data for informing best practices and improving efficiency. By helping users to understand the cost of care at patient and provider levels across the patient journey, case costing has been a catalyst for enabling value-based care.
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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 | 0,018 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 ».