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Enregistrement W2098491714 · doi:10.2190/2fen-aqkk-lcev-7ku5

Capitation and Primary Care in Canada: Financial Incentives and the Evolution of Health Service Organizations

2001· article· en· W2098491714 sur OpenAlexaffabout
James Gillett, Brian Hutchison, Stephen Birch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Health Services · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitationIncentiveRestructuringIncentive programBusinessPaymentService (business)Health careFinanceEconomic growthPublic relationsPolitical scienceEconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative approaches to the funding, organization, and delivery of primary care have been the subject of ongoing discussion and debate in many industrialized nations for many years. One common recommendation has been to use capitation, as opposed to fee-for-service, as the payment method for physicians. In this study the authors use data from interviews with physicians and Ministry of Health officials to trace the evolution of Ontario's Health Service Organization (HSO) program, the only program of capitation-funded physician care in Canada. The program has developed in three phases: formation in the early 1970s, expansion in the late 1970s and throughout the 1980s, and restructuring in the 1990s. The analysis focuses on the perceptions and actions of policymakers and physicians who became involved with the program at different points in its evolution, and identifies how they perceived and responded to the financial incentives that were introduced to promote the program. This case study allows an examination of the shifting objectives, communications, perceptions, and responses of policymakers and stakeholders in changing contexts over a period of more than 20 years. The long history of the HSO program provides the opportunity to examine the factors that can cause financial incentives to go awry. The authors suggest how this case study offers lessons for financial incentive policymaking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations20
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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