NSOngress creó un fondo masivo de $ 178 mil millones en 2020 destinado a ayudar a mitigar los efectos de la pandemia Covid-19 en los proveedores de atención médica, conocido como Fondo de Ayuda para Proveedores.
Las administraciones de Trump y Biden no siempre han sido excelentes para enviar dinero, o enviarlo a tiempo. Pero un nuevo análisis STAT de la base de datos de fondos de Salud y Servicios Humanos revela dónde ha fluído el dinero y quién obtuvo más hasta ahora.
Con mucho, los pagos más importantes se han realizado a los sistemas hospitalarios más grandes del país. Cinco de los diez principales receptores de críticas fueron hospitales o sistemas de salud en la ciudad de Nueva York. Juntos, ganaron alrededor de $ 3.1 mil millones. New York Hospital and Presbyterian Hospital (generalmente llamado «New York Presbyterian») solo aportó $ 631 millones, superando solo $ 1.2 mil millones que se destinaron a la Corporación de Salud y Hospitales de la Ciudad de Nueva York, un grupo que opera el extenso sistema de hospitales públicos y clínicas.
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STAT también publica aquí toda la base de datos en un formato que se puede buscar y ordenar.
Muchos proveedores de servicios más pequeños también se han beneficiado del programa. De los 412,591 pagos registrados hasta el momento, el promedio fue de solo $ 12,530. El noventa por ciento de todos los pagos fueron inferiores a $ 192,569.
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Mississippi tiene el pago medio más alto de todos los estados, con $ 17,563. El pago promedio en Vermont fue el más bajo, con $ 3.802. En Puerto Rico, una región de EE. UU. Con una población de más de 21 estados, el pago medio fue de solo $ 1,281. Puerto Rico también ha recibido menos dinero en general que cualquier estado: $ 180,788,664 hasta ahora.
A continuación, explore todos los pagos realizados a los proveedores en cada estado. Para comenzar, seleccione un estado y luego haga clic en los encabezados de las columnas en la tabla para ordenar por esa columna o use el campo de búsqueda para ingresar nombres de proveedores de servicios y / o ciudades para restringir los resultados.
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