Physician Practice Style and Healthcare Costs: Evidence from Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
We study healthcare operations of emergency departments (EDs) by examining the practice styles and skills of ED physicians. Our data include all residents of Montreal, Canada, with an initial ED visit in Montreal during a nine-month period. For each visit, our data record the initial treating hospital, ED physician, ED billed expenditures, and all interactions with the health system within the subsequent 90 days. Physicians in Montreal rotate across shifts between simple and difficult cases, implying a quasi-random assignment of patients to physicians within an ED. We consider three medical conditions that present frequently in the ED and for which mistreatment may have dramatic consequences—angina, appendicitis, and transient ischemic attacks—jointly examining diagnostic and disposition skills. To control for variation in diagnosis, our sample for each condition consists of patients with a broader set of symptoms and signs potentially indicative of the condition. Separately by condition, we regress healthcare usage and cost measures on indicators for physicians to estimate the skill and practice style of each physician. We then evaluate the variation across physicians in their practice style and skills and the correlations between different measures of skill and practice style. We find significant variation across physicians in their practice styles and skills. We also find that physicians with costly practice styles often have worse outcomes in terms of more ED revisits and more hospitalizations. Finally, the practice styles and skills of physicians correlate positively across the three conditions that we consider. This paper was accepted by Jayashankar Swaminathan, operations management. Funding: Gowrisankaran acknowledges funding from the Center for Management Innovations in Healthcare at the University of Arizona. Supplemental Material: The online appendix and data are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4544 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».