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Enregistrement W2262152051

From Best Evidence to Best Practice - A RISQy Business

2007· article· en· W2262152051 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel D. MacCarthy, Liza Kallstrom

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentiveMedicineGovernment (linguistics)Medical prescriptionHealth careBusinessBest practiceChronic careDisease managementPaymentFamily medicineNursingFinancePrimary careAlternative medicineHealth management systemEconomic growthPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale: The province of British Columbia (Canada) spends over C$12 billion annually on health care services. If current trends continue, the health care budget, which already consumes 42% of the total provincial budget, will crowd out all other spending except for education by year 2017. Recognizing that strengthening the primary care system is key to future sustainability of the health care system, the government and medical profession in 2003 successfully negotiated and implemented programs for chronic disease management (congestive heart failure, diabetes, and depression) with targeted funding incentives for physicians. Objectives: The objective of this paper is to show that adherence to recommended evidence-based care can improve patient outcomes and result in significant cost savings to the health system. A comprehensive approach to support family practitioners to embed evidence-based medicine into routine care for patients with chronic disease will close the care gap and ultimately result in improved long term patient outcomes. Methodology: Province-wide structured quality improvement collaboratives were implemented for chronic diseases, such as diabetes, congestive heart failure (CHF) and depression, in primary care practices. The collaboratives, involving family physician-led clinical teams, built infrastructure to support the implementation of the Chronic Care Model. Financial incentive payments supporting comprehensive management of chronic conditions were negotiated based on the results from these quality improvement initiatives. Administrative database extracts were created using individual physician billing data, provincial prescription drug coverage data, and hospital separation records. Individual practice profiles captured individual patient data as well as practice-based patient registry data for all collaborative measures. Results: - CHF - B-Blocker prescriptions increased from 21% to 89% - ARB prescriptions increased from 24% to 93% - Diabetes - testing rates increased between 20% - 35% for all measures - proportion of patients reaching target outcomes for A1C, BP, and Chol ratio reached 46% - Depression - Diagnosis and follow-up by PHQ9 reached 58% - Incentives - More than 2,700 GPs currently billing for flowsheet completion - Guideline uptake - The A1C testing rate among the patients for whom the physicians have billed the incentive reached 70%. Provincial rates of A1C testing increased by 4%, hospital length of stay for diabetes patients decreased by 0.22 days (resulting in an estimated C$50 million cost avoidance), overall cost per patient decreased C$434, and retinal surgery rates decreased from 1.4% to 1.05% in patients 50 years + over four years. Standardized CHF mortality rates decreased from 5.0 to 3.6 over four years. Conclusion: No single strategy will strengthen primary care alone. British Columbia's chronic disease management programs demonstrate how a comprehensive approach incorporating four key elements of relationships, incentives, supports and quality for patients and providers is critical to achieving better patient health outcomes in primary care. Central to success are clinical supports (multidisciplinary staff to assist with frail patients, home care and group medical appointments) and information technology supports (cost-sharing for EMRs and decision support systems) for physicians. An agreed-upon focus on quality ensures physician engagement and a cycle of continuous education and excellence, which ultimately results in improved quality of patient care and cost savings.

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)0,237
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,462
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2370,462
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0110,008
Études des sciences et des technologies0,0050,039
Communication savante0,0480,047
Science ouverte0,0090,029
Intégrité de la recherche0,0330,043
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,017

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,402 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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