Physician Response to Pay-for-Performance: Evidence from a Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
Explicit financial incentives, especially pay-for-performance (P4P) incentives, have been extensively employed in recent years by health plans and governments in an attempt to improve the quality of health care services. This study exploits a natural experiment in the province of Ontario, Canada to identify empirically the impact of pay-for-performance (P4P) incentives on the provision of targeted primary care services, and whether physicians' responses differ by age, practice size and baseline compliance level. We use an administrative data source which covers the full population of the province of Ontario and nearly all the services provided by practicing primary care physicians in Ontario. With an individual-level data set of physicians, we employ a difference-in-differences approach that controls for both "selection on observables" and "selection on unobservables" that may cause estimation bias in the identification. We also implemented a set of robustness checks to control for confounding from the other contemporary interventions of the primary care reform in Ontario. The results indicate that, while all responses are of modest size, physicians responded to some of the financial incentives but not the others. The differential responses appear related to the cost of responding and the strength of the evidence linking a service with quality. Overall, the results provide a cautionary message regarding the effectiveness of pay-for-performance schemes for increasing quality of care.
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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 | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».