Peritoneal Dialysis in Ontario: A Natural Experiment in Physician Reimbursement Methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The factors that determine dialysis modality selection and distribution are not well understood. Physician reimbursement incentives have been suggested to play an important role. Under the fee-for-service system in Ontario that existed prior to July 1998, nephrologists were paid about sevenfold more for a hemodialysis (HD) patient than for a patient on peritoneal dialysis (PD). However, since then, nephrologists have been reimbursed via a modality-independent capitation fee, whereby payment for any form of dialysis is the same. This was expected to markedly increase the use of PD. METHODS: When the capitation fee was introduced in 1998, a survey questionnaire of all Ontario nephrologists was done and repeated 3 years later (response rate 62.5%). Changes in dialysis modality incidence and prevalence rates in Ontario and in the rest of Canada were examined. RESULTS: On a scale of 1 to 7, nephrologists were convinced that the capitation fee was a good thing (mean rating 6.07); 75% said they had been seeing patients at every dialysis under the old system, compared to 41% now. Of significance, the proportion of prevalent patients on PD in Ontario declined from 27.3% in 1997 to 19.7% in 2000, increasing to 22.6% in 2002. Similarly, the incident PD rate seems to have stabilized, while the use of nonhospital-based HD has increased. CONCLUSIONS: Following the introduction of the capitation fee, PD use in Ontario continued to decline for 2 years, and then began to increase. In the rest of Canada, there are continuing declines in PD use. This is consistent with the hypothesis that the new incentives caused by the altered physician reimbursement are acting in a subtle way to increase PD and non-hospital-based HD. A longer period of observation may be required to assess the complete effect.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».