How are Volume–Outcome Associations Related to Models of Health Care Funding and Delivery? A Comparison of the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
How models of health care financing and delivery affect patterns of procedure volumes, outcomes, and volume-outcome associations is not known. We compared volume-outcome studies done in Canada, which provides residents with universal, single-payer health care, with those done in the United States, to determine whether there was a difference in the likelihood of finding statistically significant volume-outcome associations. We analyzed 142 articles, most (90.1%) of which were from the United States. The articles described a total of 291 separate analyses. After adjusting for the clustering of multiple analyses in the same study, the likelihood of finding a statistically significant volume-outcome association was substantially lower in Canadian studies as compared with those from the United States (odds ratio 0.24, 95% confidence interval 0.08 to 0.74, p = 0.01). This result persisted after adjustment for the procedure/condition studied, and the number of study subjects. Canadian volume-outcome analyses are less likely to identify statistically significant volume-outcome associations than US studies, possibly because of the smaller size of some Canadian studies. It is also possible that different models of health care financing and delivery affect patterns of procedure volumes and volume-outcome associations. By promoting competition between hospitals and providers, market-based models may exacerbate existing variations in the quality of hospital care.
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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 | 0,016 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».