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Enregistrement W4411570234 · doi:10.35910/jbkm.v9i1.805

Identification of Factors Causing The Return of BPJS Files (Return Claim) At Dharma Yadnya General Hospital, Denpasar City, Quarter IV of 2023

2025· article· en· W4411570234 sur OpenAlexaboutno aff
I Kadek Putra Wirawan, Martı́n Abadi, Putu Ayu Sri Murcittowati

Notice bibliographique

RevueJurnal Bahana Kesehatan Masyarakat (Bahana of Journal Public Health) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Quality and Satisfaction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDharmaQuarter (Canadian coin)Identification (biology)HistoryArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Social Insurance Administration Organization (BPJS) has a crucial role in organizing social security programs in Indonesia. BPJS aims to ensure social protection for the community. BPJS is a legal entity that has a regulatory basis to regulate its operations. Claims are bills or demands for payment or health services provided to BPJS participants. This study aims to determine the factors causing the return of BPJS claim files at Dharma Yadnya General Hospital, Denpasar City. Method: The sample of this study was BPJS claim files totaling 137 claim files. The research data used by researchers is secondary data. The results of this study are the percentage of BPJS returns due to coding 30.65%, due to completeness 29.20%, due to visit indications 32.12%, and due to treatment indications 8.1%. These results were obtained from a total of 137 claim files returned by BPJS. Results: Based on the results of the study that has been carried out on the factors for returning BPJS claims at Dharma Yadnya General Hospital, it can be concluded that the largest factor in returning BPJS files is due to visit indications of 44 BPJS claim files. Conclusion: Socialization regarding coding standard rules, visit indications, treatment indications and completeness of medical record contents should be improved.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,317 · 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.

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
Publié2025
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Résumé présentoui

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