Using Return on Investment Operational and Monte Carlo Modeling Techniques to Predict Financial Performance in a Tertiary Care Outpatient Clinic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The vast majority of health care quality improvement studies provide inadequate financial analysis to accurately predict a return on investment. We hypothesized that using return on invested capital operational mapping combined with a Monte Carlo simulation financial model could accurately predict institutional costs and operational metrics within an outpatient urology clinic. METHODS: A process map of a typical outpatient clinic visit was developed, and time studies were performed by following a sample of patients while considering all operational and financial variables that contributed to patient care. this process map was adapted into a return on invested capital-tree for financial modeling. Stochastic modeling using Monte Carlo simulation was performed to estimate financial metrics based on these operational and financial inputs for both the 2017-2018 and 2018-2019 fiscal years. These were then compared to the actual performance measures of those fiscal years. RESULTS: Combined return on invested capital-Monte Carlo simulation modeling generated financial and operational estimates that characterized the clinic's performance based on multivariable inputs. Most financial estimates for 2017-2018 differed by <4.31% from the actual financial values from that year. In predicting financial performance for 2018-2019, most of the estimated values were <7.67% different from their actual financial statement line items. CONCLUSIONS: As a proof of concept, this study demonstrated that a combined return on invested capital-operational mapping and Monte Carlo simulation modeling can predict key financial metrics in a tertiary care clinic. As such, common business tools can be useful in a health care setting when clinicians are evaluating how investments in quality improvement will influence their financial and operational performance.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».