Hospital Restructuring in Ontario and its Impacts on Quality, Cost and Patient Welfare
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, I investigate the impacts of hospital mergers in markets where hospitals compete primarily on quality. In Chapter 2, I use previous literature to discuss the potential impacts of hospital mergers, while in Chapter 3, I discuss a specific wave of mergers occurring in Ontario, Canada from 1997 through 2001 and describe the data I use to study these mergers. In Chapter 4, co-authored with Michael Green, we evaluate the effect of the hospital mergers on measures of hospital quality and cost. We use a matched differences-in-differences approach based on the construction of synthetic controls, and we compare hospital mergers involving the closure of acute care services at one or more hospital sites to hospital mergers without this feature. The results suggest that relative to the matched control group, both types of mergers improve quality but only those involving the closure of acute care services improve financial outcomes. In Chapter 5, co-authored with Eliane H. Barker and Michael Green, we use the same data at the patient level, focusing on the impact of mergers on patient welfare. We use pre-merger data and a patient choice model to estimate preferences parameters for travel distance to the hospital as well as for hospital quality and attributes, finding evidence that patients choose hospitals based on distance and quality. We then estimate the distribution of idiosyncratic shocks to utility, allowing us to control for unobservable utility in two counterfactual scenarios. In the first counterfactual, which represents the immediate effect of mergers, hospital sites that close acute care services during the merger wave are removed from the choice set. In the second, these hospital sites are still removed, and hospital quality and attributes are updated using post-merger data. The results suggest that once hospital quality has adjusted, mergers benefit some patients but harm others. For example, compared to urban patients, a greater proportion of rural patients are harmed by mergers. Taken together, these chapters suggest that hospital mergers have the potential to improve quality and cost but that there are trade-offs in terms of patient welfare.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».