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Enregistrement W2891327136 · doi:10.23889/ijpds.v3i4.1003

Ontario case costing: A catalyst for transforming Ontario’s health system into a value-based model

2018· article· en· W2891327136 sur OpenAlexaboutno aff
Jianing Zheng

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingBenchmarkingBusinessHealth careOperations managementProcess managementAccountingMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,393
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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