Association of practice size and pay-for-performance incentives with the quality of diabetes management in primary care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Not enough is known about the association between practice size and clinical outcomes in primary care. We examined this association between 1997 and 2005, in addition to the impact of the Quality and Outcomes Framework, a pay-for-performance incentive scheme introduced in the United Kingdom in 2004, on diabetes management. METHODS: We conducted a retrospective open-cohort study using data from the General Practice Research Database. We enrolled 422 general practices providing care for 154,945 patients with diabetes. Our primary outcome measures were the achievement of national treatment targets for blood pressure, glycated hemoglobin (HbA(1c)) levels and total cholesterol. RESULTS: We saw improvements in the recording of process of care measures, prescribing and achieving intermediate outcomes in all practice sizes during the study period. We saw improvement in reaching national targets after the introduction of the Quality and Outcomes Framework. These improvements significantly exceeded the underlying trends in all practice sizes for achieving targets for cholesterol level and blood pressure, but not for HbA(1c) level. In 1997 and 2005, there were no significant differences between the smallest and largest practices in achieving targets for blood pressure (1997 odds ratio [OR] 0.98, 95% confidence interval [CI] 0.82 to 1.16; 2005 OR 0.92, 95% CI 0.80 to 1.06 in 2005), cholesterol level (1997 OR 0.94, 95% CI 0.76 to 1.16; 2005 OR 1.1, 95% CI 0.97 to 1.40) and glycated hemoglobin level (1997 OR 0.79, 95% CI 0.55 to 1.14; 2005 OR 1.05, 95% CI 0.93 to 1.19). INTERPRETATION: We found no evidence that size of practice is associated with the quality of diabetes management in primary care. Pay-for-performance programs appear to benefit both large and small practices to a similar extent.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».