A survey of pediatric neuropsychologists serving inpatient rehabilitation, Part II: billing, time allocation and tracking, and professional identity and perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Professional challenges have been documented in broad surveys of neuropsychologists. While previous surveyors have included pediatric neuropsychologists, few, if any, have specifically examined practices among those who primarily work in pediatric inpatient rehabilitation settings. Therefore, the aim of this study was to survey neuropsychologists in this setting. Thirty neuropsychologists from the U.S. and one from Canada that work in inpatient pediatric rehabilitation participated in an online survey. Most respondents (83.3%) billed for their inpatient time. Sixty-four percent indicated that payor type (private vs. public) affected services a moderate amount to a lot; this was primarily due to payor's influence on length of stay. Most providers had productivity expectations (66.7%). Among those that had productivity expectations, three-quarters used "hours billed;" 37.5% were solely or additionally tracked by relative value units (RVUs). The majority of respondents conducted some type of clinical data collection, usually for research purposes. With respect to professional identity, most respondents indicated positivity about their role. The top challenges endorsed were related to workload/ability to meet the patients' needs and billing/productivity. Issues related to billing and payor may influence aspects of pediatric inpatient rehabilitation neuropsychological care. Managing challenges related to billing and the time demands associated with providing inpatient services were top concerns for many respondents. Most sites surveyed were involved in data collection, usually for research purposes; increased data collection efforts are needed to aid with program development and evaluation and to demonstrate the added value of neuropsychological services from a patient care perspective.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».