Effect of pay for performance on the management and outcomes of hypertension in the United Kingdom: interrupted time series study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the impact of a pay for performance incentive on quality of care and outcomes among UK patients with hypertension in primary care. DESIGN: Interrupted time series. SETTING: The Health Improvement Network (THIN) database, United Kingdom. PARTICIPANTS: 470 725 patients with hypertension diagnosed between January 2000 and August 2007. INTERVENTION: The UK pay for performance incentive (the Quality and Outcomes Framework), which was implemented in April 2004 and included specific targets for general practitioners to show high quality care for patients with hypertension (and other diseases). MAIN OUTCOME MEASURES: Centiles of systolic and diastolic blood pressures over time, rates of blood pressure monitoring, blood pressure control, and treatment intensity at monthly intervals for baseline (48 months) and 36 months after the implementation of pay for performance. Cumulative incidence of major hypertension related outcomes and all cause mortality for subgroups of newly treated (treatment started six months before pay for performance) and treatment experienced (started treatment in year before January 2001) patients to examine different stages of illness. RESULTS: After accounting for secular trends, no changes in blood pressure monitoring (level change 0.85, 95% confidence interval -3.04 to 4.74, P=0.669 and trend change -0.01, -0.24 to 0.21, P=0.615), control (-1.19, -2.06 to 1.09, P=0.109 and -0.01, -0.06 to 0.03, P=0.569), or treatment intensity (0.67, -1.27 to 2.81, P=0.412 and 0.02, -0.23 to 0.19, P=0.706) were attributable to pay for performance. Pay for performance had no effect on the cumulative incidence of stroke, myocardial infarction, renal failure, heart failure, or all cause mortality in both treatment experienced and newly treated subgroups. CONCLUSIONS: Good quality of care for hypertension was stable or improving before pay for performance was introduced. Pay for performance had no discernible effects on processes of care or on hypertension related clinical outcomes. Generous financial incentives, as designed in the UK pay for performance policy, may not be sufficient to improve quality of care and outcomes for hypertension and other common chronic conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».