A Denial a Day Keeps the Doctor Away
Notice bibliographique
Résumé
Who bears the consequences of administrative problems in healthcare? We use data on repeated interactions between a large sample of U.S. physicians and many different insurers to document the complexity of healthcare billing, and estimate its economic costs for doctors and consequences for patients. Observing the back-and-forth sequences of claim denials and resubmissions for past visits, we can estimate physicians’ costs of haggling with insurers to collect payments. Combining these costs with the revenue never collected, we estimate that physicians lose 18% of Medicaid revenue to billing problems, compared with 4.7% for Medicare and 2.4% for commercial insurers. Identifying off of physician movers and practices that span state boundaries, we find that physicians respond to billing problems by refusing to accept Medicaid patients in states with more severe billing hurdles. These hurdles are quantitatively just as important as payment rates for explaining variation in physicians’ willingness to treat Medicaid patients. We conclude that administrative frictions have first-order costs for doctors, patients, and equality of access to healthcare. We quantify the potential economic gains—in terms of reduced public spending or increased access to physicians—if these frictions could be reduced, and find them to be sizable.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».