FEE-SCHEDULE INCREASES IN CANADA: IMPLICATION FOR SERVICE VOLUMES AMONG FAMILY AND SPECIALIST PHYSICIANS.
Notice bibliographique
Résumé
Physician spending has substantially increased over the last few years in Canada to reach $27.4 billion in 2010. Total clinical payment to physicians has grown at an average annual rate of 7.6% from 2004 to 2010. The key policy question is whether or not this additional money has bought more physician services. Using data from the National Physician Database for the period 2004-2010, this paper breaks down growth in physician remuneration into growth in unit cost and number of services to understand if we are paying more for the same amount of services or we are getting more bang for our buck. After removing general inflation and population growth from the 7.6% growth in total clinical payment, we found that real payment per service and volume of services per capita grew at an average annual rate of 3.1% and 1.4% respectively, suggesting that payment per service was the main cost driver of physician remuneration. Taking the payer perspective, it was found that, for the fee-for-service (FFS) scheme, volume of services per physician decreased at an average annual rate of -0.6%, which is a crude indicator that labour productivity of FFS physicians has fallen during the period. The decline in volume of visits/consultations per physician was -0.8%. However, the situation differs for the surgical procedures where labour productivity has increased on average at 2.1% per year. This finding is consistent with the Baumol theory, which hypothesizes higher productivity growth in technology-driven sectors.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,004 | 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 ».