Quality assurance of sphincterotomy: A prospective single-centre survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Ontario, Canada, the patient-centred medical home is a model of primary care delivery that includes 3 model types of interest for this study: enhanced fee-for-service, blended capitation, and team-based blended capitation. All 3 models involve rostering of patients and have similar practice requirements but differ in method of physician reimbursement, with the blended capitation models incorporating adjustments for age and sex, but not case mix, of rostered patients. We evaluated the extent to which persons with mental illness were included in physicians' total practices (as rostered and non-rostered patients) and were included on physicians' rosters across types of medical homes in Ontario. METHODS: Using population-based administrative data, we considered 3 groups of patients: those with psychotic or bipolar diagnoses, those with other mental health diagnoses, and those with no mental health diagnoses. We modelled the prevalence of mental health diagnoses and the proportion of patients with such diagnoses who were rostered across the 3 medical home model types, controlling for demographic characteristics and case mix. RESULTS: Compared with enhanced fee-for-service practices, and relative to patients without mental illness, the proportions of patients with psychosis or bipolar disorders were not different in blended capitation and team-based blended capitation practices (rate ratio [RR] 0.91, 95% confidence interval [CI] 0.82-1.01; RR 1.06, 95% CI 0.96-1.17, respectively). However, there were fewer patients with other mental illnesses (RR 0.94, 95% CI 0.90-0.99; RR 0.89, 95% CI 0.85-0.94, respectively). Compared with expected proportions, practices based on both capitation models were significantly less likely than enhanced fee-for-service practices to roster patients with psychosis or bipolar disorders (for blended capitation, RR 0.92, 95% CI 0.90-0.93; for team-based capitation, RR 0.92, 95% CI 0.88-0.93) and also patients with other mental illnesses (for blended capitation, RR 0.94, 95% CI 0.92-0.95; for team-based capitation, RR 0.93, 95% CI 0.92-0.94). INTERPRETATION: Persons with mental illness were under-represented in the rosters of Ontario's capitation-based medical homes. These findings suggest a need to direct attention to the incentive structure for including patients with mental illness.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».