Longitudinal evaluation of physician payment reform and team-based care for chronic disease management and prevention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated a large-scale transition of primary care physicians to blended capitation models and team-based care in Ontario, Canada, to understand the effect of each type of reform on the management and prevention of chronic disease. METHODS: We used population-based administrative data to assess monitoring of diabetes mellitus and screening for cervical, breast and colorectal cancer among patients belonging to team-based capitation, non-team-based capitation or enhanced fee-for-service medical homes as of Mar. 31, 2011 (n = 10 675 480). We used Poisson regression models to examine these associations for 2011. We then used a fitted nonlinear model to compare changes in outcomes between 2001 and 2011 by type of medical home. RESULTS: In 2011, patients in a team-based capitation setting were more likely than those in an enhanced fee-for-service setting to receive diabetes monitoring (39.7% v. 31.6%, adjusted relative risk [RR] 1.22, 95% confidence interval [CI] 1.18 to 1.25), mammography (76.6% v. 71.5%, adjusted RR 1.06, 95% CI 1.06 to 1.07) and colorectal cancer screening (63.0% v. 60.9%, adjusted RR 1.03, 95% CI 1.02 to 1.04). Over time, patients in medical homes with team-based capitation experienced the greatest improvement in diabetes monitoring (absolute difference in improvement 10.6% [95% CI 7.9% to 13.2%] compared with enhanced fee for service; 6.4% [95% CI 3.8% to 9.1%] compared with non-team-based capitation) and cervical cancer screening (absolute difference in improvement 7.0% [95% CI 5.5% to 8.5%] compared with enhanced fee for service; 5.3% [95% CI 3.8% to 6.8%] compared with non-team-based capitation). For breast and colorectal cancer screening, there were no significant differences in change over time between different types of medical homes. INTERPRETATION: The shift to capitation payment and the addition of team-based care in Ontario were associated with moderate improvements in processes related to diabetes care, but the effects on cancer screening were less clear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».