Hospital Medicare Spending per Beneficiary: A Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
GOAL: While studies have examined quality and health outcomes related to the Centers for Medicare & Medicaid Services' (CMS's) Hospital Value-Based Purchasing (HVBP) Program, a significant gap exists in the literature regarding the relationship between pay-for-performance initiatives and hospital financial performance in the program's Efficiency and Cost Reduction domain. This study examined the association between hospitals' cost inefficiency and participation in the HVBP Program by estimating the probability and magnitude of improvement or achievement in the program's Efficiency and Cost Reduction domain. METHODS: The 2014-2019 Efficiency and Cost Reduction domain data were obtained from CMS and merged with the American Hospital Association's Annual Survey Database. We conducted a zero-inflated negative binomial regression to account for the excessive number of zeros in the data. PRINCIPAL FINDINGS: The negative binomial component of the model assessed the magnitude of the impact on the Efficiency and Cost Reduction improvement from each covariate, while the zero-inflated component assessed the odds of being in the "certain-zero" group, meaning no chance to improve or achieve. Hospital ownership, location, size, safety-net status, percentage of Medicare patients, and the number of registered nurses per bed were statistically significant. Additionally, the Herfindahl-Hirschman Index and teaching status significantly influenced efficiency performance. PRACTICAL APPLICATIONS: Changes in hospital performance in this domain exist and have evolved. Hospitals might be at a disadvantage with this performance measure because of their inherent organizational structure. The HVBP Program may not provide clear enough direction or actionable incentive to address the needs of stakeholders influenced primarily by measures of Medicare spending per beneficiary. This study's findings hold practical value for policymakers, healthcare administrators, and researchers. Policymakers can use this information to tailor future pay-for-performance programs and effectively allocate resources. Healthcare administrators can identify areas for improvement and benchmark their performance against similar institutions. Researchers can explore the program's long-term sustainability and investigate cost drivers within different hospital groups. By understanding the link between hospital characteristics and cost reduction, all stakeholders can contribute to a more efficient healthcare system.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».