Financial model for a transitional pain service at a large tertiary academic center in the USA
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 1 in 10 patients undergoing surgery is considered at high risk for poor pain and opioid-related outcomes due to chronic pain or persistent opioid use prior to surgery, leading to increased hospital lengths of stay, emergency department visits, hospital readmissions, and worse long-term outcomes. Multidisciplinary transitional pain services (TPSs) have been shown to effectively identify and optimize high-risk patients before surgery, leading to a reduction in healthcare utilization. We conducted a series of semistructured interviews, a literature search, and a financial analysis to develop a reproducible business case for establishing a TPS. These interviews involved discussions with clinicians and administrators at Michigan Medicine, as well as leaders of TPS initiatives at peer institutions across the USA and Canada. The aim was to understand possible operational structures and potential sources of revenue and cost savings that needed inclusion in our model. Subsequently, the authors developed a modifiable financial modeling tool, which is freely available for download and adaptable to any healthcare institution. The model suggests that the primary source of cost savings can be attributed to a reduction in length of stay. Furthermore, several operational options exist for incorporating a TPS that performs at breakeven or positive net profit. This tool and these findings are important for informing health systems of operational and financial considerations when implementing a TPS program. Future research should evaluate this financial tool's reproducibility in community health system contexts.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 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 ».