Incentive-Based Primary Care: Cost and Utilization Analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: In its fee-for-service funding model for primary care, British Columbia, Canada, introduced incentive payments to general practitioners as pay for performance for providing enhanced, guidelines-based care to patients with chronic conditions. Evaluation of the program was conducted at the health care system level. OBJECTIVE: To examine the impact of the incentive payments on annual health care costs and hospital utilization patterns in British Columbia. DESIGN: The study used Ministry of Health administrative data for Fiscal Year 2010-2011 for patients with diabetes, congestive heart failure, chronic obstructive pulmonary disease, and/or hypertension. In each disease group, cost and utilization were compared across patients who did, and did not, receive incentive-based care. MAIN OUTCOME MEASURES: Health care costs (eg, primary care, hospital) and utilization measures (eg, hospital days, readmissions). RESULTS: After controlling for patients' age, sex, service needs level, and continuity of care (defined as attachment to a general practice), the incentives reduced the net annual health care costs, in Canadian dollars, for patients with hypertension (by approximately Can$308 per patient), chronic obstructive pulmonary disease (by Can$496), and congestive heart failure (by Can$96), but not diabetes (incentives cost about Can$148 more per patient). The incentives were also associated with fewer hospital days, fewer admissions and readmissions, and shorter lengths of hospital stays for all 4 groups. CONCLUSION: Although the available literature on pay for performance shows mixed results, we showed that the funding model used in British Columbia using incentive payments for primary care might reduce health care costs and hospital utilization.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».