MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4256708526 · doi:10.4018/978-1-4666-4321-5.ch005

Using Case Costing Data and Case Mix for Funding and Benchmarking in Rehabilitation Hospitals

2013· book-chapter· en· W4256708526 sur OpenAlexaffabout
Grace Liu

Notice bibliographique

RevueAdvances in healthcare information systems and administration book series · 2013
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingCase mix indexActivity-based costingBusinessPayment by ResultsPaymentOperations managementQuality (philosophy)Health careAccountingMedicineFinanceNursingMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concern for Ontario hospitals in Canada is that the funding model has recently changed from global- to activity-based funding, which will affect hospitals’ operational budget and cost management. Hospitals will be reimbursed based on a pre-set payment price for each patient type or case mix treated. Specifically, the purpose of this chapter is to describe how case costing data and case mix information are collected and used for funding. A framework is proposed for health administrators, policy makers, and researchers to understand the input variables for determining resource utilization and long stay trim point. A clinical decision-making tool is demonstrated to assist hospital administrators to define admission criteria and predict length of stay and volumes with clinical teams. The chapter highlights the importance of data quality and use of comparative data and concludes with 10 key success factors for better funding and benchmarking for rehabilitation hospitals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,629
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,008
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in healthcare information systems and administration book seriesMême sujetClinical practice guidelines implementationTravaux en français237 207