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Enregistrement W4417261496 · doi:10.55681/jige.v6i4.4784

A Systematic Review of Inpatient Care Costs: Evaluating Cost Coverage and Financial Sustainability for Hospitals

2025· review· W4417261496 sur OpenAlexaboutno aff
Gede Made Wisnu Suarthana, Lucy Sri Musmini, Ni Kadek Sinarwati

Notice bibliographique

RevueJURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION · 2025
Typereview
Langue
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivity-based costingTariffInpatient careHealth careScale (ratio)Service (business)SustainabilityCost driverTotal cost

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cost of inpatient hospital services is an important factor in the financial sustainability of health facilities. The ever-increasing cost of hospitalization poses a challenge to hospitals' financial sustainability, especially since the discrepancy between INA-CBG rates and actual costs often causes financial problems. This can reduce operational efficiency and service quality, particularly for vulnerable communities. This study to analyze the evaluation of the coverage of hospital care costs and financial sustainability. The methods A systematic review was conducted based on the PRISMA 2020 guidelines. Data were obtained from two main databases: Google Scholar and Garuda. A total of thirteen research articles met the inclusion criteria (articles from 2019–2024 that used the activity-based costing approach and were relevant to inpatient service rates). Quality assessment was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale and internal validation questions. The results show that the ABC method provides a more accurate estimation of inpatient costs than the conventional method. There was a significant difference between the actual hospital rates and the ABC calculation results in the form of both under- and over-costing. Five studies showed lower rates than actual costs, while three studies showed higher rates. Conclusion: The application of ABC method is important for cost efficiency, fair tariff setting, and hospital financial stability and supports tariff negotiations with payers such as INA-CBGs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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