Hospital Expenditures Under Global Budgeting and Single-Payer Financing: An Economic Analysis, 2021–2030
Notice bibliographique
Résumé
U.S. hospitals provide large amounts of low-value care and devote inordinate resources to administration, while some hospitals leverage market power to realize large profits. Meanwhile, many rural and safety net hospitals are financially distressed. The coexistence of waste and want suggests that U.S. hospital financing is neither efficient nor equitable. We model the economic consequences of adopting the mode of hospital payment used in Canada and the U.S. Veterans Health Administration and proposed in the leading congressional single-payer Medicare-for-All bill: global budgeting. Our models assume increased utilization due to expanded and upgraded coverage; gradual reductions in administrative costs from simplified payment; and the elimination of hospital profits, with hospital capital expenditures funded by explicit grants rather than from profits or borrowing. We estimate that non-federal hospital operating budgets will total $17.2 trillion between 2021 and 2030 under current law versus $14.7 trillion under single-payer with global budgeting. This difference reflects $520 billion in foregone profits and $1,984 billion in reduced expenditures on hospital administration; expenditures on clinical operating budgets, however, would be higher than under current law, funded out of profits.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».