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Enregistrement W2321907101 · doi:10.1097/01.ogx.0000418567.29397.e2

The Long-Term Effect of Premier Pay for Performance on Patient Outcomes

2012· article· en· W2321907101 sur OpenAlexaboutno aff
Ashish K. Jha, Karen E. Joynt, E. John Orav, Arnold M. Epstein

Notice bibliographique

RevueObstetrical & Gynecological Survey · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncentiveConfidence intervalMyocardial infarctionMedicaidTyingQuarter (Canadian coin)Health careEmergency medicineDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tying financial incentives to performance, a pay-for-performance strategy, is now a widely accepted method to improve the quality of health care. The Centers for Medicare and Medicaid Services/Premier Hospital Quality Incentive Demonstration (HQID) was a 6-year study of pay for performance in US hospitals. Although the data from the Premier HQID provided evidence that pay for performance is associated with modest improvements in health care, it remains unclear whether tying financial incentives to performance will result in better patient outcomes. The present study investigated the long-term effect of the Premier HQID on patient outcomes. Medicare data were used to compare medical and surgical outcomes between 252 hospitals participating in the Premier HQID and 3363 non-Premier hospitals (controls) participating in public reporting alone. The investigators examined 30-day mortality among more than 6 million patients who were treated between 2003 and 2009 for acute myocardial infarction, congestive heart failure, or pneumonia or who underwent coronary artery bypass grafting (CABG). There was no significant difference at baseline in the composite 30-day mortality between Premier and non-Premier hospitals [12.33% and 12.40%, respectively; the difference was −0.07 percentage points, with a 95% confidence interval (CI) of −0.40 to 0.26]. The decline in mortality rates was similar at Premier and non-Premier hospitals (−0.04% and −0.04% per quarter, respectively (difference: −0.01 percentage points per quarter; 95% CI, −0.02 to 0.01; P = 0.55). After 6 years, no significant difference in overall mortality across these 4 conditions occurred in Premier and the non-Premier hospitals (11.8% and 11.7%, respectively; the difference was 0.1 percentage points, with a 95% CI of −0.3 to 0.5). With pay for performance, no significant difference in mortality was found among conditions for which outcomes were explicitly linked to incentives (acute myocardial infarction and CABG) and among conditions not linked to incentives (congestive heart failure and pneumonia; P = 0.36 for interaction). Overall mortality among hospitals that were poor performers at baseline was similar at Premier and non-Premier hospitals (15.1% and 14.7%; difference, 0.4 percentage points; 95% CI, −0.4 to 1.2), with no difference in the rate of improvement over time (−0.10% vs −0.07% per quarter, respectively; difference, −0.03 percentage points; 95% CI, −0.08 to 0.02; P = 0.22). Similarly, at the end of the study period, there was no difference in overall mortality between the 2 groups of hospitals (13.4% vs 13.2%; difference, 0.2 percentage points; 95% CI, −0.7 to 1.0). These findings provide no evidence that the hospital-based pay-for-performance program led to lower 30-day mortality rates. Congress has mandated that Center for Medicaid and Medicare Services adopt pay for performance for hospitals. These and other data show that expectations for programs modeled after Premier HQID should be modest.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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