Effect of Regional Cooperation on Efficiency of Medical Care Delivery in Secondary Medical Areas of Japan
Notice bibliographique
Résumé
The Japanese population is aging and requires regional health facilities to cooperate to use medical resources efficiently. This study evaluated the impact of regional cooperation on the efficiency of medical care delivery in secondary medical areas. The discharge adjustment implementation rate of each secondary medical area was used as a proxy for regional cooperation. The study data were obtained from publicly available sources. The efficiency scores of secondary medical areas were calculated using the input-oriented Banker–Charnes–Cooper model for Data Envelopment Analysis. The inputs used were the number of general beds and the average length of hospital stay for each secondary medical area. The outputs used were the number of discharged patients and inpatient medical expenses per person. In addition, the relationship between discharge adjustment implementation rates and efficiency scores were assessed using tobit multiple regression analysis. The models were adjusted for the 7 variables. Ten secondary medical areas had an efficiency score of 1.00 (i.e., highest efficiency). Tobit regression analysis was performed on the 340 secondary medical areas for which efficiency scores were obtained. The discharge adjustment implementation rates and efficiency scores were significantly positively correlated (p = 0.032). While studies that quantitatively evaluate regional cooperation and efficiency are limited, these findings suggest that implementing regional cooperation may improve the efficiency of medical care delivery in secondary medical areas.
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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 | 0,033 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».