Impact of public hospital pricing reform on medical expenditure structure in Jiangsu, China: a synthetic control analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The synthetic control method (SCM) is a useful tool in providing unbiased analysis on the policy effect in real-world health policy evaluations. Through controlling for a few confounding factors, we aim to apply SCM in analyzing the impact of the pricing reform on medical expenditure structure in Jiangsu Province, China. METHODS: We constructed a synthetic control for Zhenjiang, a city where the reform was piloted in Jiangsu, by selecting weights on those potential control units to define a linear combination of the control outcomes to replicate the counterfactual as if the intervention is in absence. The policy effect was measured by the differences in the percentage of drug expenditure among average outpatient and inpatient care cost per visit in the post-policy period between Zhenjiang and its synthetic control. We also examined the significance of the estimated results by performing placebo tests, and cross-validated the results with a difference-in-differences analysis. RESULTS: The medical pricing reform was found to be effective in reducing the drug expenditure proportions in both outpatient and inpatient care by an estimated mean level of 7.7 and 3.2% (or 16.3 and 9.2% relative decrease to their 2012 levels) respectively. This reform effect was estimated to be significant in the placebo tests and was further confirmed by a cross-validation. CONCLUSION: We conclude that the pricing reform in public hospitals has significantly reduced drug expenditure incurred in both outpatient and inpatient care. This study also highlights the applicability of SCM method as an effective tool for health policy evaluation using publicly available data in the context of Chinese healthcare system.
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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 | 0,020 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».