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Enregistrement W4383198605 · doi:10.1097/aln.0000000000004675

Association between “Balance Billing” Legislation and Anesthesia Payments in California: A Retrospective Analysis

2023· article· en· W4383198605 sur OpenAlexaboutno aff
Anjali A. Dixit, D. Lee Heavner, Laurence C. Baker, Eric Sun

Notice bibliographique

RevueAnesthesiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineLegislationPaymentAnesthesiaActuarial scienceQuarter (Canadian coin)LawFinanceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Insured patients who receive out-of-network care may receive a "balance bill" for the difference between the practitioner's charge and their insurer's contracted rate. In 2017, California banned balance billing for anesthesia care. This study examined the association between California's law and subsequent payments for anesthesia care. The authors hypothesized that, after the law's implementation, there would be no change in in-network payment amounts, and that out-of-network payment amounts and the portion of claims occurring out-of-network would decline. METHODS: The study used average, quarterly, California county-level payment data (2013 to 2020) derived from a claims database of commercially insured patients. Using a difference-in-differences approach, the change was estimated in payment amounts for intraoperative or intrapartum anesthesia care, along with the portion of claims occurring out-of-network, after the law's implementation. The comparison group was office visit payments, expected to be unaffected by the law. The authors prespecified that they would refer to differences of 10% or greater as policy significant. RESULTS: The sample consisted of 43,728 procedure code-county-quarter-network combinations aggregated from 4,599,936 claims. The law's implementation was associated with a significant 13.6% decline in payments for out-of-network anesthesia care (95% CI, -16.5 to -10.6%; P < 0.001), translating to an average $108 decrease across all procedures (95% CI, -$149 to -$64). There was a statistically significant 3.0% increase in payments for in-network anesthesia care (95% CI, 0.9 to 5.1%; P = 0.007), translating to an average $87 increase (95% CI, $64 to $110), which may be notable in some circumstances but did not meet the study threshold for identifying a change as policy significant. There was a nonstatistically significant increase in the portion of claims occurring out-of-network (10.0%, 95% CI, -4.1 to 24.2%; P = 0.155). CONCLUSIONS: California's balance billing law was associated with significant declines in out-of-network anesthesia payments in the first 3 yr after implementation. There were mixed statistical and policy significant results for in-network payments and the proportion of out-of-network claims.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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