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Enregistrement W3118819485 · doi:10.1186/s12962-021-00314-3

Can integrated care improve the efficiency of hospitals? Research based on 200 Hospitals in China

2021· article· en· W3118819485 sur OpenAlexaff
Zixuan Peng, Li Zhu, Guangsheng Wan, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueCost Effectiveness and Resource Allocation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData envelopment analysisHealth administrationTobit modelHealth services researchHealth careConfoundingMedicineEfficiencyHealth informaticsEconometricsOperations managementStatisticsPublic healthNursingEconomicsMathematicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The shift towards integrated care (IC) represents a global trend towards more comprehensive and coordinated systems of care, particularly for vulnerable populations, such as the elderly. When health systems face fiscal constraints, integrated care has been advanced as a potential solution by simultaneously improving health service effectiveness and efficiency. This paper addresses the latter. There are three study objectives: first, to compare efficiency differences between IC and non-IC hospitals in China; second, to examine variations in efficiency among different types of IC hospitals; and finally, to explore whether the implementation of IC impacts hospital efficiency. METHODS: This study uses Data Envelopment Analysis (DEA) to calculate efficiency scores among a sample of 200 hospitals in H Province, China. Tobit regression analysis was performed to explore the influence of IC implementation on hospital efficiency scores after adjustment for potential confounding. Moreover, the association between various input and output variables and the implementation of IC was investigated using regression techniques. RESULTS: The study has four principal findings: first, IC hospitals, on average, are shown to be more efficient than non-IC hospitals after adjustment for covariates. Holding output constant, IC hospitals are shown to reduce their current input mix by 12% and 4% to achieve optimal efficiency under constant and variable returns-to-scale, respectively, while non-IC hospitals have to reduce their input mix by 26 and 20% to achieve the same level of efficiency; second, with respect to the efficiency of each type of IC, we show that higher efficiency scores are achieved by administrative and virtual IC models over a contractual IC model; third, we demonstrate that IC influences hospitals efficiency by impacting various input and output variables, such as length of stay, inpatient admissions, and staffing; fourth, while bed density per nurse was positively associated with hospital efficiency, the opposite was shown for bed density per physician. CONCLUSIONS: IC has the potential to promote hospital efficiency by influencing an array of input and output variables. Policies designed to facilitate the implementation of IC in hospitals need to be cognizant of the complex way IC impacts hospital efficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,386 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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