Implementation of the Maryland Global Budget Revenue Model and Variation in the Expenditures and Outcomes of Surgical Care
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of the Global Budget Revenue (GBR) program on outcomes after surgery. BACKGROUND: There is limited data summarizing the effect of the GBR program on surgical outcomes as compared with traditional fee-for-service systems. METHODS: The Medline, Embase, Scopus, and Web of Science databases were used to conduct a systematic literature search on April 5, 2022. We identified full-length reports of comparative studies involving patients who underwent surgery in Maryland after implementation of the GBR program. A random effects model calculated the overall pooled estimate for each outcome which included complications, rates of readmission and mortality, length of stay, and costs. RESULTS: Fourteen studies were included in the qualitative synthesis, with 8 unique studies included in the meta-analysis. Our analytical sample was comprised of 170,011 Maryland patients, 78,171 patients in the pre-GBR group, and 91,840 patients in the post-GBR group. The pooled analysis identified modest reductions in costs [standardized mean difference (SMD) -0.34; 95% CI, -0.42, -0.25; P <0.001], complications [odds ratio (OR): 0.57; 95% CI, 0.36-0.92, P =0.02], readmission (OR: 0.78; 95% CI, 0.72-0.85, P <0.001), mortality (OR: 0.58; 95% CI, 0.47-0.72, P <0.001), and length of stay (standardized mean difference: -0.26; 95% CI, -0.32, -0.2, P <0.001) after surgery. CONCLUSIONS: Implementation of the GBR program is associated with improved outcomes and reductions in costs among Maryland patients who underwent surgical procedures. This is particularly salient given the increasing need to disseminate and scale population-based payment models that improve patient care while controlling health care costs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».