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Enregistrement W7075362124

Potential impact of Affordable Care Act-related insurance expansion on trauma care reimbursement

2017· article· en· W7075362124 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeCommons - AKU (Aga Khan University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse Scientific and Economic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementQuarter (Canadian coin)Health insuranceConfidence intervalInpatient careCensusMargin (machine learning)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Nearly one quarter of trauma patients are uninsured and hospitals recoup less than 20% of inpatient costs for their care. This study examines changes to hospital reimbursement for inpatient trauma care if the full coverage expansion provisions of the Affordable Care Act (ACA) were in effect.Methods: We abstracted nonelderly adults (ages 18-64 years) admitted for trauma from the Nationwide Inpatient Sample during 2010-the last year before most major ACA coverage expansion policies. We calculated national and facility-level reimbursements and trauma-related contribution margins using Nationwide Inpatient Sample-supplied cost-to-charge ratios and published reimbursement rates for each payer type. Using US census data, we developed a probabilistic microsimulation model to determine the proportion of pre-ACA uninsured trauma patients that would be expected to gain private insurance, Medicaid, or remain uninsured after full implementation of the ACA. We then estimated the impact of these coverage changes on national and facility-level trauma reimbursement for this population.Results: There were 145,849 patients (representing 737,852 patients nationwide) included. National inpatient trauma costs for patients aged 18 years to 64 years totaled US $14.8 billion (95% confidence interval [CI], 12.5,17.1). Preexpansion reimbursements totaled US $13.7 billion (95% CI, 10.8-14.7), yielding a national margin of -7.9% (95% CI, -10.6 to -5.1). Postexpansion projected reimbursements totaled US $15.0 billion (95% CI, 12.7-17.3), increasing the margin by 9.3 absolute percentage points to +1.4% (95% CI, -0.3 to +3.2). Of the 263 eligible facilities, 90 (34.2%) had a positive trauma-related contribution margin in 2010, which increased to 171 (65.0%) using postexpansion projections. Those facilities with the highest proportion of uninsured and racial/ethnic minorities experienced the greatest gains.Conclusion: Health insurance coverage expansion for uninsured trauma patients has the potential to increase national reimbursement for inpatient trauma care by over one billion dollars and nearly double the proportion of hospitals with a positive margin for trauma care. These data suggest that insurance coverage expansion has the potential to improve trauma centers' financial viability and their ability to provide care for their communities.Level of evidence: Economic analysis, level II.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
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