Objective: To evaluate the implementation of a time-driven activity-based costing analysis at five community health facilities in Haiti.
Methods: Together with stakeholders, the project team decided that health-care providers should enter start and end times of the patient encounter in every fifth patient's medical dossier. We trained one data collector per facility, who manually entered the time recordings and patient characteristics in a database and submitted the data to a cloud-based data warehouse each week. We calculated the capacity cost per minute for each resource used. An automated web-based platform multiplied reported time with capacity cost rate and provided the information to health-facilities administrators.
Findings: Between March 2014 and June 2015, the project tracked the clinical services for 7162 outpatients. The cost of care for specific conditions varied widely across the five facilities, due to heterogeneity in staffing and resources. For example, the average cost of a first antenatal-care visit ranged from 6.87 United States dollars (US$) at a low-level facility to US$ 25.06 at a high-level facility. Within facilities, we observed similarly variation in costs, due to factors such as patient comorbidities, patient arrival time, stocking of supplies at facilities and type of visit.
Conclusion: Time-driven activity-based costing can be implemented in low-resource settings to guide resource allocation decisions. However, the extent to which this information will drive observable changes at patient, provider and institutional levels depends on several contextual factors, including budget constraints, management, policies and the political economy in which the health system is situated.
Objectif: Évaluer la réalisation d'une analyse des coûts par prestation et par durée dans cinq établissements de soins communautaires en Haïti.
Méthodes: En collaboration avec les parties prenantes, l'équipe du projet a décidé que les prestataires de soins devraient indiquer l'heure de début et de fin de la consultation dans le dossier médical d'un patient sur cinq. Nous avons formé un responsable du recueil des données par établissement, qui a saisi manuellement les horaires ainsi que les caractéristiques des patients dans une base de données et a enregistré ces dernières dans un entrepôt de données en ligne chaque semaine. Nous avons calculé les coûts de capacité par minute pour chaque ressource utilisée. Les durées indiquées ont été multipliées par le coût de capacité unitaire à l'aide d'une plate-forme virtuelle automatisée, par laquelle ces informations ont été transmises aux administrateurs des établissements de soins.
Résultats: Entre mars 2014 et juin 2015, le projet a suivi les services cliniques dispensés à 7162 patients externes. Le coût des soins prodigués pour différentes affections était très variable entre les cinq établissements, en raison de l'hétérogénéité du personnel et des ressources. Par exemple, le coût moyen d'une première consultation prénatale allait de 6,87 dollars des États-Unis ($ US) dans un établissement de premier niveau à 25,06 $ US dans un établissement de haut niveau. Au sein des établissements, nous avons également observé des variations de coûts, qui étaient dues à des facteurs tels que les comorbidités des patients, le moment d'arrivée des patients, les stocks de fournitures dans les établissements et le type de consultation.
Conclusion: Il est possible de déterminer les coûts par prestation et par durée dans les structures à faibles ressources afin d'orienter les décisions concernant l'affectation des ressources. Cependant, la mesure dans laquelle ces informations vont entraîner des changements observables au niveau des patients, des prestataires et des institutions dépend de plusieurs facteurs contextuels, notamment des contraintes budgétaires, de la gestion, des politiques et de l'économie politique dans laquelle se trouve le système de santé.
Objetivo: Evaluar la implementación de un análisis de gastos basado en el tiempo invertido por actividad en cinco centros sanitarios comunitarios en Haití.
Métodos: Junto a las partes interesadas, el equipo del proyecto decidió que los profesionales sanitarios debían introducir los horarios del comienzo y el final de la consulta con el paciente en el dossier médico de uno de cada cinco pacientes. Formamos a un recopilador de datos por cada centro, que introdujo manualmente los registros de tiempo y las características de los pacientes en una base de datos, los cuales enviaba a un almacén de datos en la nube cada semana. Calculamos el coste de capacidad por minuto para cada recurso utilizado. Una plataforma automatizada en línea multiplicó el tiempo registrado por la tasa del coste de capacidad y proporcionó la información a los administradores de los centros sanitarios.
Resultados: Entre marzo de 2014 y junio de 2015, el proyecto registró los servicios clínicos a 7162 pacientes. El coste de la atención para condiciones específicas variaba considerablemente entre los cinco centros, debido a la heterogeneidad del personal y de los recursos. Por ejemplo, el coste medio de una primera consulta de atención prenatal variaba de 6,87 USD en un centro de bajo nivel a 25,06 USD en un centro de alto nivel. En los centros, observamos una variación similar en los costes, debido a factores como las comorbilidades de los pacientes, el tiempo de llegada del paciente, el almacenamiento de suministros en los centros y el tipo de consulta.
Conclusión: Los gastos basados en el tiempo invertido por actividad se pueden implementar en entornos con pocos recursos para orientar la toma de decisiones sobre asignación de recursos. Sin embargo, la medida en que esta información generará cambios notables a nivel de los pacientes, profesionales e instituciones depende de varios factores contextuales, incluidas las limitaciones presupuestarias, la gestión, las políticas y la economía política en que se encuentra el sistema de salud.
الغرض: تقييم طريقة تطبيق التحليل الموجه بالوقت الخاص بتقدير التكاليف المعتمدة على الأنشطة في خمس منشآت صحية مجتمعية في هايتي.
الطريقة: قرر فريق المشروع بالتعاون مع الجهات المعنية أنه يجب على مقدمي خدمات الرعاية الصحية كتابة أوقات البدء والانتهاء من استقبال المريض في كل خمسة ملفات طبية للمريض. ولقد قمنا بتدريب شخص واحد ليجمع البيانات في كل منشأة، وهو الذي يقوم بكتابة تسجيلات الوقت وخصائص المريض في قاعدة للبيانات ثم يقوم بتسليم البيانات إلى مستودع البيانات القائم على التخزين السحابي أسبوعيًا. لقد قمنا بحساب تكلفة الاستيعاب في الدقيقة لكل مورد مستخدم. قام النظام الآلي المستند إلى شبكة الإنترنت بالجمع بين الوقت المكتوب مع نسبة تكلفة الاستيعاب ثم قدم المعلومات إلى مديري المنشآت الصحية.
النتائج: قام المشروع في الفترة ما بين مارس/آذار من عام 2014 ويونيو/حزيران من عام 2015 بتتبع الخدمات المقدمة لـ 7162 من المرضى الخاضعين للعلاج في عيادات خارجية. وقد تباينت تكلفة الرعاية لبعض الحالات المحددة بشكلٍ واسع عبر خمس منشآت، نظرًا لتواجد عنصر عدم التجانس في مستوى توظيف طواقم العمل والموارد. على سبيل المثال، تراوح متوسط تكلفة الزيارة الأولى الخاصة برعاية الحوامل من 6.87 دولار أمريكي في منشأة منخفضة المستوى إلى 25.06 دولارًا أمريكيًا في منشأة عالية المستوى. ولقد لاحظنا وجود تباين مماثل في التكاليف داخل المنشآت، بسبب بعض العوامل مثل الاعتلالات المشتركة للمريض، ووقت وصول المريض، وتجهيز الإمدادات الطبية في المنشآت، ونوع الزيارة.
الاستنتاج: يمكن تطبيق نظام التكلفة الموجهة بالوقت والمعتمدة على الأنشطة في الأماكن قليلة الموارد بهدف التأثير على قرارات تخصيص الموارد. ومع ذلك، إن الحد الذي من خلاله ستؤدي هذه المعلومات إلى إحداث تغييرات ملحوظة على مستويات المريض، ومقدم الخدمة الصحية، والمؤسسات يعتمد على عدة عوامل سياقية، حيث تشمل قيود الميزانية، والإدارة، والسياسات، والاقتصاد السياسي الذي يتعامل به النظام الصحي.
目的: 旨在评估海地五个社区医疗机构实施估时作业成本法分析的情况。.
方法: 项目团队与利益相关者共同决定，医疗护理提供方应该在每五名患者的医疗档案中输入接触患者的开始时间和结束时间。我们在每个机构内培训一名数据采集人员，该名人员负责在数据库中手动输入时间记录和患者特征并每周将数据提交到基于云的数据仓库中。对于采用的各项资源，我们计算每分钟的经营成本。由基于网络的自动化平台将经营成本率乘以报告的时间，并向医疗机构的管理人员提供该信息。.
结果: 项目追踪了 2014 年 3 月到 2015 年 6 月间的 7162 位门诊患者的临床服务。由于人员和资源的不均衡性，这五个机构针对特定病症的护理成本相差很大。例如：第一次产前检查的平均费用由低级机构的 6.87 美元到高级机构的 25.06 美元不等。由于患者并存病、患者到达时间、机构内的库存物资以及就诊类型的不同，我们在机构内观察到了类似的成本差异。.
结论: 估时作业成本法可在资源贫乏的情况下指导资源分配决策。然而，该信息将在多大程度上推动患者、提供方和机构层面发生明显的变化取决于预算限制、管理、政策和医疗系统所处政治经济背景等环境因素。.
Цель: Оценить реализацию анализа расчета себестоимости по видам деятельности на основе фактора времени в пяти общинных медицинских учреждениях в Гаити.
Методы: Совместно с заинтересованными сторонами проектная группа решила, что поставщики медицинских услуг должны вносить время начала и окончания приема пациента в медицинское досье каждого пятого пациента. Для каждого медицинского учреждения мы подготовили по одному сборщику данных, который вручную вводил в базу данных записи о времени приема и характеристиках пациентов и каждую неделю отправлял эти данные в облачное хранилище. Мы рассчитали себестоимость одной минуты для каждого используемого ресурса. Автоматизированная веб-платформа умножила указанное в записях время на величину себестоимости и предоставила информацию администраторам медицинских учреждений.
Результаты: В период с марта 2014 года по июнь 2015 года проект отслеживал оказание клинических услуг для 7162 амбулаторных пациентов. Себестоимость медицинского обслуживания для конкретных условий сильно варьировалась среди пяти медицинских учреждений из-за неоднородности кадровых и материальных ресурсов. Например, средняя себестоимость первого посещения женской консультации для дородового наблюдения варьировалась от 6,87 долл. США в медицинском учреждении низкого уровня до 25,06 долл. США в медицинском учреждении высокого уровня. На уровне медицинских учреждений мы наблюдали аналогичную вариацию себестоимости из-за таких факторов, как сопутствующие заболевания пациентов, время поступления пациентов, запасы лекарственных препаратов в медицинских учреждениях и тип посещения.
Вывод: Расчет себестоимости по видам деятельности на основе фактора времени может быть реализован в условиях ограниченности ресурсов для рационального распределения ресурсов. Тем не менее степень, в которой эта информация приведет к наблюдаемым изменениям на уровне пациентов, поставщиков и медицинских учреждений, зависит от нескольких контекстуальных факторов, включая бюджетные ограничения, управление, стратегии и политико-экономическую ситуацию, в которой находится система здравоохранения.