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Enregistrement W4399464557 · doi:10.1186/s13561-024-00516-4

Does hospital competition improve the quality of outpatient care? - empirical evidence from a quasi-experiment in a Chinese city

2024· article· en· W4399464557 sur OpenAlexaff
Zixuan Peng, Audrey Laporte, Xiaolin Wei, Xinping Sha, Peter C. Coyte

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth economicsHealth services researchPublic financeCompetition (biology)Health administrationPublic healthHealth care managementQuality (philosophy)Health careMedicineAnimal ecologyEmpirical researchBusinessEconomicsNursingEconomic growthStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although countries worldwide have launched a series of pro-competition reforms, the literature on the impacts of hospital competition has produced a complex and contradictory picture. This study examined whether hospital competition contributed to an increase in the quality of outpatient care. METHODS: The dataset comprises encounter data on 406,664 outpatients with influenza between 2015 and 2019 in China. Competition was measured using the Herfindahl-Hirschman index (HHI). Whether patients had 14-day follow-up encounter for influenza at any healthcare facility, outpatient facility, and hospital outpatient department were the three quality outcomes assessed. Binary regression models with crossed random intercepts were constructed to estimate the impacts of the HHI on the quality of outpatient care. The intensity of nighttime lights was employed as an instrumental variable to address the endogenous relationship between the HHI and the quality of outpatient care. RESULTS: We demonstrated that an increase in the degree of hospital competition was associated with improved quality of outpatient care. For each 1% increase in the degree of hospital competition, an individual's risk of having a 14-day follow-up encounter for influenza at any healthcare facility, outpatient facility, and hospital outpatient department fell by 34.9%, 18.3%, and 20.8%, respectively. The impacts of hospital competition on improving the quality of outpatient care were more substantial among females, individuals who used the Urban and Rural Residents Basic Medical Insurance to pay for their medical costs, individuals who visited accredited hospitals, and adults aged 25 to 64 years when compared with their counterparts. CONCLUSION: This study demonstrated that hospital competition contributed to better quality of outpatient care under a regime with a regulated ceiling price. Competition is suggested to be promoted in the outpatient care market where hospitals have control over quality and government sets a limit on the prices that hospitals may charge.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,152
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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