Comparison of primary care physician payment models in the management of hypertension.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine primary care physician screening, treatment, and control rates for hypertension and to examine whether type of physician payment model affected these rates. DESIGN: A cross-sectional chart abstraction study. SETTING: Community health centres (salary), primary care networks (capitation), or traditional fee-for-service practices in Ontario. PARTICIPANTS: A total of 135 primary care physicians, 45 from each of the 3 different models of care. Data were abstracted from 28 adult patient charts randomly selected from each physician. MAIN OUTCOME MEASURES: Screening rates were based on the presence of at least 1 blood pressure reading in the past 3 years, treatment rates on the number of patients with hypertension treated with antihypertensive medication, and control rates on the number of patients with hypertension whose most recent blood pressure readings were below 140/90 mm Hg, below 130/80 mm Hg for patients with diabetes, or below 120/75 mm Hg for patients with renal disease. RESULTS: Overall, 92.5% of all patients were screened for hypertension, 86.4% of patients with hypertension were treated with antihypertensive medications, and 44.9% of patients with hypertension had their blood pressure controlled. Mean screening rates were 90.6%, 93.5%, and 93.3% (P = .22), and after adjusting for sociodemographic factors and comorbid conditions, mean treatment rates were 90.9%, 81.0%, and 87.4% (P < .05) and mean control rates were 54.5%, 38.6%, and 41.6% (P < .05) for capitation, salary, and fee-for-service physicians, respectively. CONCLUSION: Our results showed that although screening rates were similar between all 3 models, there were differences in treatment and control rates, with capitation physicians having the best treatment and control rates. Further investigation into whether this type of payment model results in improved chronic disease management for other chronic diseases and preventative care maneuvers will give support to health care policy makers who are moving toward capitation-type payment models for primary care delivery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».