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Enregistrement W2235695351

Changing the Schedule of Medical Benefits and the Effect on Primary Care Physician Billing: Quasi-Experimental Evidence from Alberta.

2014· preprint· en· W2235695351 sur OpenAlexaboutno aff
Logan McLeod, Jeffrey Johnson

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary careFamily medicineMedicineScheduleLegislationConfoundingPopulationUnintended consequencesDifference in differencesBusinessPolitical scienceEnvironmental healthEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We exploit a quasi-experiment in the province of Alberta, Canada, to identify how changes in the schedule of medical benefits affected the provision of primary care services to patients with multiple co-morbidities. Specifically, Alberta introduced a new fee code to compensate physicians for completing a comprehensive annual care plan (CACP) for qualifying patients. During the period of study, primary care physicians could practice in two settings: (i) solo practice; or (ii) primary care networks (i.e., team based care). This paper asks how the policy change affected physician-billing patterns and whether delivery structure affected physician-billing. Data come from Alberta's administrative physician claims data, covering the full population of Alberta and all services provided by primary care physicians, for one year before and two years after the policy change. We employ a difference-in-differences methodology and implement a set of robustness checks to control for confounding from other contemporaneous changes that may have occurred in Alberta as well as unobserved physician heterogeneity. Our results suggest the new fee code became the sixth most billed code in its first year (totaling $17.9 million), but was billed by only a small proportion of physicians (roughly 2% of physicians accounted for 20% of total billings). The fee code was disproportionately billed by physicians in team-based care (PCNs), and increased the billing of other complementary fee codes by 5%-10% (or roughly $80 million). The results suggest the unintended consequences of a well-intentioned policy can be costly.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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