Variations in Revenue Generation for the Care of Orthopaedic Trauma Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the background of increasing competition between trauma centers, this study investigated the relative reimbursement of trauma care provided in an urban trauma setting, comparing patients previously unknown (new) to the system, representing potential sources of new revenue, and those who were known (established), having received medical care previously in the same system. METHODS: A retrospective review of 440 patients with high-energy fractures at a single level 1 trauma center was conducted. Payment to charge (P/C) ratios for professional and facilities services within 6 months of injury were calculated. RESULTS: Mean professional charges per patient were $35,522 and $30,639 (P = 0.11), between new and established patients, respectively, whereas mean professional payments were statistically different, $7,894 and $4,365 (P < 0.001). Mean differences in P/C for facilities payments for new and established patients were not statistically significant, but professional P/C was higher in new patients (P < 0.001), consistent with better insured patients. DISCUSSION: Insurance companies reimburse for professional or facilities services with statistically different P/C ratios. Treating new patients at our institution likely benefits our institution by offering exposure to a more favorable payer mix and more complex patients. LEVEL OF EVIDENCE: Retrospective level III.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».