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Enregistrement W2188680388 · doi:10.18553/jmcp.2003.9.6.523

Financial Risk Relationships and Adoption of Management Strategies in Physician Groups for Self-Administered Injectable Drugs

2003· article· en· W2188680388 sur OpenAlexaff
Jonathan D. Agnew, Marilyn Stebbins, David E Hickman, Helene Levins Lipton

Notice bibliographique

RevueJournal of Managed Care Pharmacy · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedication Adherence and Compliance
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAcademyHealthRobert Wood Johnson Foundation
Mots-clésCapitationMedicinePharmacyFamily medicineHealth maintenanceRisk managementFinancial riskFinanceHealth careBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To consider the extent, nature, and range of risk arrangements between physician groups and health maintenance organizations (HMOs) for self-administered injectable (SAI) drugs; to examine types and frequencies of SAI drug-use management strategies adopted by physician groups; and to explore the relationship between locus and level of financial risk for SAIs and physician group strategy adoption. METHODS: We used a multiple case-study design to select physician groups and their health maintenance organization (HMO) contractual partners in 4 markets in the United States (Northwest, Northeast, Midwest, Southwest). Physician groups in these markets were chosen based on size (e50 physicians) and experience with drug risk (e1 year). Physician groups were asked to identify their 3 major HMO contractual partners in each market. Telephone interviews were conducted from January 2000 to June 2001, with the resulting purposive sample of 37 individuals representing 20 physician groups. RESULTS: We found that the level and locus of SAI financial risk were related to the adoption of management strategies. Physician groups with higher financial risk for SAIs adopted more strategies than lower-risk groups. Groups with SAI financial risk in the medical services capitation (MSC) adopted 9.2 strategies per group. In contrast, groups with SAI financial risk in the pharmacy-risk budget (PRB) averaged 1.5 strategies per group. Groups with SAI financial risk in both the MSC and PRB fell in-between, averaging 4.5 strategies per group. The most frequently adopted strategy was designing evidenced-based therapeutic guidelines, i.e., protocols based on evidence from the peer-reviewed literature used to guide physicians in the treatment of typically chronic conditions (9 groups, 45% of sample). The second most common strategy involved adapting the existing utilization management system to process SAIs (7 groups, 35%) and the establishment of office procedures for internal authorization (5 groups, 25%). The least frequently used strategies were determining amount paid to out-of-group physician providers (1 group, 5%) and hiring personnel (e.g., pharmacists) in claims or utilization management departments to implement and manage SAI programs (1 group, 5%). We also identified potential factors that increased the likelihood of strategy adoption and that could slow the rate of SAI cost increases. CONCLUSION: Our findings suggest that adoption of SAI drug-use management strategies may be more likely to occur when there is a minimum level of risk for SAI drug costs. Likewise, both the adoption of strategies and the opportunity to slow the rate of SAI cost increases may be more likely to occur when 3 additional factors are present: a contractual environment conducive to controlling SAI drug costs, the ability to implement SAI drug-use management strategies, and power in negotiations with drug manufacturers to reduce SAI prices. A sustainable and affordable SAI financial risk management program maximizing these factors while minimizing the financial burden for patients will require collaboration among all stakeholders, payers, providers, drug manufacturers, and patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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