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Enregistrement W4377983614 · doi:10.1186/s12913-023-09510-8

Does information disclosure among public hospitals stimulate medical cost change efforts? A pilot study in Shanghai

2023· article· en· W4377983614 sur OpenAlexaboutno aff
Ya-jing Chen, Ruixin Wang, Jin-yan Tang, Xiaohua Ying

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCapital Medical UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineQuarter (Canadian coin)Health administrationPublic healthRenminbiEmergency medicineHealth informaticsPublic hospitalMedical emergencyFamily medicineFinanceNursingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2013, the Shanghai Hospital Development Center issued a policy to advocate public hospitals to report their information about costs on diseases. The objective was to evaluate the impact of interhospital disclosure of costs on diseases on medical costs and compare costs per case following information disclosure between hospitals of different rankings. METHODS: The study uses the hospital-level performance report issued by Shanghai Hospital Development Center in the fourth quarter of 2013, which covers quarterly aggregated hospital-level discharge data from 14 tertiary public hospitals participating in thyroid malignant tumors and colorectal malignant tumors information disclosure from the first quarter of 2012 to the third quarter of 2020. An interrupted time series model with segmented regression analysis is employed to examine changes in quarterly trends with respect to costs per case and length of stay before and after information disclosure. We identified high- and low-cost hospitals by ranking them on a costs per case basis per disease group. RESULTS: This research identified significant differences in cost changes for thyroid malignant tumors and colorectal malignant tumors between hospitals after disclosing information. A hospital's discharge costs per case for thyroid malignant tumors increased significantly among top-cost hospitals (1629.251 RMB, P = 0.019), while decreased for thyroid and colorectal malignant tumors among low-cost hospitals (-1504.189 RMB, P = 0.003; -6511.650 RMB, P = 0.024, respectively). CONCLUSION: Our findings indicate that information disclosure of costs on diseases results in changes in discharge costs per case. And low-cost hospitals continued to maintain their leading edge, whereas the high-cost hospitals changed their position in the industry by reducing discharge costs per case after information disclosure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
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