The feasibility of implementing a pay-for-performance program in the treatment of alcohol/drug addiction: Implementation and initial results
Notice bibliographique
Résumé
Background: This paper discusses the design and implementation of a pay-for-performance (P4P) initiative within the context of alcohol and drug addiction treatment. Though the use of P4P programs to enhance the quality of health care services has been increasing for certain chronic health conditions, these programs have been underutilized by providers of addiction treatment.Methods: Recently, as part of a new contractual agreement for patient care, a nationally-based alcohol/drug treatment provider collaborated with a major insurance payer to identify a set of metrics related to the quality of care. Selection of the metrics was guided by the Institute for Healthcare Improvement (IHI)’s Triple Aim, with measures representing the patient experience, patient engagement with services, and readmission to treatment services. Prior to the beginning of each contract year, targets for each metric were set based on historic baseline data, and the treatment provider was financially incentivized by the insurance payer to achieve the targets.Results: A higher number of metrics targets were achieved in the second year of the contract compared to the first.Conclusions: The experience of both organizations thus far demonstrates that implementation of P4P initiatives within addiction treatment is feasible, provided that both parties are committed to the success of the endeavor. Future studies should examine the efficacy of these programs with a research-based methodology.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».