米国の病院破産の予測要因 - マルチモデルの比較

科学分野:

• ヘルスケア・マネジメント・ヘルスケア・マネジメント
• 金融リスク評価 金融リスク評価
• 健康経済学 医療経済学

背景:

• 病院の倒産が増えることは,米国における医療へのアクセスを大きく脅かしている.
• 既存の破産予測モデルには,ヘルスケア特有のニュアンスと予測精度が欠けている.
• 病院の財政的困窮を予測するための,個別化された,解釈可能なモデルが不可欠です.

研究 の 目的:

• 新しい,解釈可能な,病院特有の破産予測モデルを開発し,検証する.
• 新しいモデルのパフォーマンスを,伝統的な破産予測ツールと比較するために.
• 病院の破産を予測する重要な財務的・運用的予測要因を特定する.

主な方法:

• 3,091の短期急性ケア病院 (2008年-2021年) の縦断データセットを使用しました.
• 30以上の金融および病院レベルの変数を含むロジスティック回帰モデル (BRKFSST) を開発しました.
• 真のアウト・オブ・サンプルの予測のための知られていない変数に遅れがあり,AltmanのZ',OhlsonのO-スコア,Zmijewskiのモデルと比較した.

主要な成果:

• BRKFSSTモデルは81.8%のAUCと72.2%のバランスされた精度で優れたパフォーマンスを示しました.
• BRKFSSTは,病院の財政危機を予測する上で,伝統的な破産予測モデルを上回った.
• 特定された主要な予測要因には,労働報酬比率,調整された患者日数,および品質評価が含まれています.

結論:

• 開発されたBRKFSSTモデルは,病院の破産を予測するための信頼性と解釈可能なツールを提供します.
• 発見は,病院のリーダーや政策立案者が早期介入を実施するために,実行可能な洞察を提供します.
• このモデルは,金融崩壊を防止し,基本的な医療サービスへのアクセスを維持するための努力を支援します.