Optimizing Revenue At a Cosmetic Surgery Centre
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The demand for cosmetic surgery and services has diminished with recent fluctuations in the economy. To stay ahead, surgeons must appreciate and attend to the fiscal challenges of private practice. A key component of practice economics is knowledge of the common methods of payment. OBJECTIVE: To review methods of payment in a five-surgeon group practice in central Texas, USA. METHODS: A retrospective chart review of the financial records of a cosmetic surgery centre in Texas was conducted. Data were collected for the five-year period from 2003 to 2008, and included the method of payment, the item purchased (product, service or surgery) and the dollar amount. RESULTS: More than 11,000 transactions were reviewed. The most common method of payment used for products and services was credit card, followed by check and cash. For procedures, the most common form of payment was personal check, followed by credit card and financing. Of the credit card purchases for both products and procedures, an overwhelming majority of patients (more than 75%) used either Visa (Visa Inc, USA) or MasterCard (MasterCard Worldwide, USA). If the amount of the individual transaction surpassed US$1,000, the most common method of payment transitioned from credit card to personal check. CONCLUSIONS: In an effort to maximize revenue, surgeons should consider limiting the credit cards accepted by the practice and encourage payment through personal check.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».