California Hospitals’ Rapidly Declining Traditional Medicare Operating Margins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, Medicare margins of U.S. short-term acute care hospitals participating in the inpatient prospective payment system (IPPS) have declined nationally by over 10 percentage points, from 2.2% in 2002 to −8.7% in 2019. This trend conceals critical regional variations, with recent studies documenting particularly low and negative margins in metropolitan areas with higher labor costs despite geographic adjustments by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS). In this article, we describe recent trends in California hospitals’ traditional fee-for-service Medicare operating margins compared to hospital operating margins across payers and changes in the CMS hospital wage index (HWI) used to adjust Medicare payments. We conduct an observational study of audited financial reports of IPPS-participating California hospitals using California Department of Health Care Access and Information and CMS data for years 2005–2020 (n = 4429 reports included in the analysis). We describe trends in financial measures by payer and investigate associations between HWI and traditional Medicare margins, focusing on the pre-COVID period of 2005 through 2019. During that period, California hospitals’ statewide traditional Medicare operating margin declined from −27 to −40%, and financial shortfalls in caring for fee-for-service Medicare patients more than doubled ($4.1 billion in 2005 to $8.5 billion in 2019, both values in 2019 dollars). Meanwhile, operating margins from commercial managed care patients increased from 21% in 2005 to 38% in 2019. There was a stable negative association between HWI and traditional Medicare operating margins throughout the period ( p = 0.000 in 2005; p < 0.0001 in 2006–2020), indicating that areas of California with higher health care wages had persistently worse traditional Medicare operating margins than areas with lower wages.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».