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Enregistrement W1838657663 · doi:10.12927/hcq.2015.24248

Perspectives on Advancing Bundled Payment in Ontario’s Home Care System and Beyond

2015· article· en· W1838657663 sur OpenAlexaffabout
Anne Wojtak, Dipti Purbhoo

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare innovation and challenges
Établissements canadiensHome and Community Care Support Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentBusinessAcute careBest practiceNursingHealth careMedicineFinanceEconomic growthEconomicsManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Now more than ever, healthcare funders are weighing options to drive better value in care delivery, including using bundled payments to compensate healthcare providers based on expected costs to achieve specific health outcomes for patients. Ontario is currently exploring options for expanding bundled payment beyond acute care to home care, primary care, long-term care and across the continuum of care. This paper reviews the evidence, including the Ontario experience with bundled payment, and identifies opportunities for advancing bundled payment in home care as well as with other sectors. The authors consider the most promising opportunities, offer perspectives on where to start and identify the critical success factors. They conclude that is unlikely that payment reform on its own would be sufficient to drive changes in care delivery across providers. Instead, the evidence from the review points to the need to shift the conversation on bundled payment to a larger strategy for integration of care across providers and to engage providers in designing solutions, particularly for supporting chronic and complex patients who require support from multiple providers across the system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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