Financial and operational benefit of improving patient status assignment and observation services across seven hospitals in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This aim of this project was to assess, develop and implement a paradigm for patient status assignment and more efficiently provide observation services. Patients who require hospitalization in the United States may remain an outpatient receiving observation services in the hospital, instead of inpatient status. Accurate and justifiable designation of patients to the right classification is of paramount importance because observation stays are reimbursed significantly less than inpatient admissions, incurring financial losses for hospitals, and sometimes patients.Methods: We reviewed the processes for patient status assignment and observation service delivery at seven hospitals over a 12 month period for each facility between February 2017 and December 2020, conducted interviews with key stakeholders, and reviewed medical records for medical necessity documentation and accuracy of patient status designation. We implemented a bundle of interventions to improve accurate patient status assignment and operational performance, such as the length of stay and proportion of patients undergoing status changes.Results: At all hospitals we achieved decreases in the proportion of patients assigned to observation services (38% to 17%, p < .001), average observation patients’ length of stay (from 34 to 23 hours), and average daily observation census (from 24 to 12 patients). The accuracy of initial status assignment and medical necessity documentation increased, with a decrease in the proportion of hospitalized patients undergoing any status change (p < .001 for all). The annual post-intervention financial gain ranged from $2.5M to $20.8M.Conclusions: A comprehensive bundle of interventions achieved large operational and financial improvements in observation service delivery at hospitals of various sizes in the US.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».