The impact of Maryland’s payment reforms on hospital community benefit efforts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2014, Maryland established a global budget policy for all hospitals in the state. Under this policy, hospitals are incentivized to not only provide clinical care services to individual patients but also address the health needs of their broader patient population through prevention efforts and investment in the upstream social and economic factors that determine health. PURPOSE: To better understand the incentives created for hospitals under this policy, our study assessed whether the implementation of global budgets changed the levels and patterns of Maryland hospitals' investments in community benefits. APPROACH: Data on hospital community benefit spending from the Internal Revenue Service Form 990 Schedule H for the years 2010-2016 were utilized for this study. RESULTS: We found that Maryland hospitals' total spending on community benefits decreased under the global budget policy. Unlike hospitals in similar states without a global budget policy, Maryland hospitals did not experience any increases in Medicaid shortfalls between 2014 and 2016. Although Maryland hospitals provided more subsidized health services, their investment in broader community health improvement activities remained unchanged. CONCLUSION: Our analysis suggests that Maryland hospitals have shifted strategies because of the implementation of the global budget policy. The ability to report community benefit in a way that accurately considers the context and constraints of a state's policies would provide hospitals better means of communicating these efforts to stakeholders. PRACTICE IMPLICATIONS: Our results suggest that global budgets impact the levels and patterns of hospitals' community benefit investments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».