British Columbia's pay-for-performance experiment: Part of the solution to reduce emergency department crowding?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emergency department (ED) overcrowding continues to be a well-publicized problem in a number of countries. In British Columbia, a province in Canada, an ED pay-for-performance (ED P4P) program was initiated in 2007 to create financial incentives for hospitals to reduce patients' ED length of stay (ED LOS). This study's objectives are to determine if the ED P4P program is associated with decreases in ED LOS, and to address the ED P4P program's limitations. METHODS: We analyze monthly hospital-level ED LOS time data since the inception of the financial incentives. Since the ED P4P program was phased in at different hospitals from different health authorities over time, hospitals' data from only two regional health authorities are included in the study. RESULTS: We find association between the implementation of ED P4P and ED LOS time data. However, due to the lack of control data, the findings cannot demonstrate causality. Furthermore, our findings are from hospitals in the greater Vancouver area only. INTERPRETATION: BC's ED P4P was introduced to create incentives for hospitals to reduce ED LOS by providing incremental incentive funding. Available data indicate that the ED P4P program is associated with mixed successes in reducing ED LOS among participating hospitals.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 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 ».