The Spillover Effects of Health IT Investments on Regional Healthcare Costs
Notice bibliographique
Résumé
Electronic health records (EHR) are often presumed to reduce the significant and accelerating healthcare costs in the United States. However, evidence on the relationship between EHR adoption and costs is mixed, leading to skepticism about the effectiveness of EHR in decreasing costs. We argue that simply looking at the hospital-level effects can be misleading because the benefits of EHR can go beyond the adopting hospital by creating regional spillovers via information and patient sharing. When patients move between hospitals, timely and high-quality records received at one hospital can affect the costs of care at another hospital. We provide evidence that although EHR adoption increases the costs of the adopting hospital, it has significant spillover effects by reducing the costs of neighboring hospitals. We further show that these spillovers are linked to information and patient sharing. Specifically, the spillovers are stronger when more hospitals in the region are in health information exchange networks and in the same integrated delivery systems, which can share information more easily. Furthermore, utilizing regional characteristics that can affect the extent of patient sharing such as urban versus rural areas, population density, average distance between hospitals, and hospital density, we find that locations with higher patient and hospital concentration experience stronger regional spillovers. Additionally, spillovers are stronger after the HITECH (Health Information Technology for Economic and Clinical Health) Act that increased EHR adoption and use. Overall, our findings suggest that we need to take into account externalities to understand the benefits of health IT investments and form policy decisions. This paper was accepted by Anandhi Bharadwaj, information systems.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».