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Enregistrement W2247178266 · doi:10.1002/hec.2890

LINK BETWEEN PAY FOR PERFORMANCE INCENTIVES AND PHYSICIAN PAYMENT MECHANISMS: EVIDENCE FROM THE DIABETES MANAGEMENT INCENTIVE IN ONTARIO

2012· article· en· W2247178266 sur OpenAlexaffabout
Jasmin Kantarevic, Boris Kralj

Notice bibliographique

RevueHealth Economics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensOntario Medical AssociationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitationIncentivePaymentSalaryPay for performanceBusinessFee-for-serviceManaged careActuarial scienceMedicare Part BPublic economicsHealth careFinanceEconomicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pay for performance (P4P) incentives for physicians are generally designed as additional payments that can be paired with any existing payment mechanism such as a salary, fee-for-services and capitation. However, the link between the physician response to performance incentives and the existing payment mechanisms is still not well understood. In this article, we study this link using the recent primary care physician payment reform in Ontario as a natural experiment and the Diabetes Management Incentive as a case study. Using a comprehensive administrative data strategy and a difference-in-differences matching strategy, we find that physicians in a blended capitation model are more responsive to the Diabetes Management Incentive than physicians in an enhanced fee-for-service model. We show that this result implies that the optimal size of P4P incentives vary negatively with the degree of supply-side cost-sharing. These results have important implications for the design of P4P programs and the cost of their implementation.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations75
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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