Using Existing Case-Mix Methods to Fund Trauma Cases

病例组合指数 加权 精算学 计算机科学 医学 运营管理 运筹学 计量经济学 经济 数学 护理部 放射科
作者
Julia Monakova,Irene Blais,Charles K. Botz,Yuriy Chechulin,Gino Picciano,Antoni Basinski
出处
期刊:Journal of Healthcare Management [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:55 (1): 51-64
标识
DOI:10.1097/00115514-201001000-00010
摘要

Policymakers frequently face the need to increase funding in isolated and frequently heterogeneous (clinically and in terms of resource consumption) patient subpopulations. This article presents a methodologic solution for testing the appropriateness of using existing grouping and weighting methodologies for funding subsets of patients in the scenario where a case-mix approach is preferable to a flat-rate based payment system. Using as an example the subpopulation of trauma cases of Ontario lead trauma hospitals, the statistical techniques of linear and nonlinear regression models, regression trees, and spline models were applied to examine the fit of the existing case-mix groups and reference weights for the trauma cases. The analyses demonstrated that for funding Ontario trauma cases, the existing case-mix systems can form the basis for rational and equitable hospital funding, decreasing the need to develop a different grouper for this subset of patients. This study confirmed that Injury Severity Score is a poor predictor of costs for trauma patients. Although our analysis used the Canadian case-mix classification system and cost weights, the demonstrated concept of using existing case-mix systems to develop funding rates for specific subsets of patient populations may be applicable internationally.
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