Pay for performance in the intensive care unit—Opportunity or threat?*
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ongoing evidence of poor-quality healthcare has stimulated the development of provider reimbursement schemes linked to the delivery of high-quality care. Our objective was to describe these programs and their potential implementation in intensive care units (ICUs). SOURCES: MEDLINE (2000-May, 2008) and personal files. STUDY SELECTION: We selected empirical studies, narrative and systematic reviews, and commentaries addressing pay-for-performance programs. DATA EXTRACTION: Using a narrative review format, we discuss the definition of pay-for-performance, describe current implementations, suggest challenges of applying these programs to the ICU setting, and discuss alternative quality improvement programs. DATA SYNTHESIS: The ICU will likely become a target for pay-for-performance plans, considering the high cost of care, development of ICU quality-of-care measures, and interest from healthcare regulators and funders. Existing plans applied outside the ICU have varied in the amount of financial incentive and targeted provider and quality measures. Evaluations are sparse. Implementation challenges specific to the ICU include selecting evidence-based and feasible quality of care measures, motivating the entire interdisciplinary team, integrating multifaceted behavior change strategies, and developing informatics infrastructure for timely audit and feedback. Other incentive-based alternatives to improve ICU quality of care include a "centers of excellence" approach (referral of patients to centers with excellent outcomes), public reporting of ICU outcomes, and payments to hospitals for participating in quality improvement programs. CONCLUSIONS: Participation in pay-for-performance programs is a potential opportunity for intensivists and ICU teams to improve outcomes for their patients in partnership with regulatory agencies and healthcare funders. Because many aspects of optimal design of these programs in ICUs are unknown, robust evaluations of their effect on healthcare quality should be integrated into any implementations.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».