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Enregistrement W2418197180

Does shifting a physician payment system shift physician priorities? A multi-site evaluation of an alternative payment plan (APP) for gynecologic oncologists in Ontario.

2006· article· en· W2418197180 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementPaymentMedicinePlan (archaeology)Grounded theoryPerspective (graphical)Family medicineQualitative researchNursingBusinessHealth careFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to attempt to understand how changing the mode of reimbursement alters physician behavior from the physician's perspective. METHOD: Individual interviews were conducted with 14 Ontario gynecologic oncologists. Each interview was analyzed using grounded theory. RESULTS: The move to an alternative payment plan (APP) significantly shifted physician clinical and personal priorities. This resulted in improvements in recruitment and retention. A model was developed to explain the link between the shift in the payment system and physician perceptions of their behavior. The model is comprised of two themes: (a) need for change: site similarities and differences, (b) effects of change: shifting priorities and time management. Even when the same compensation package was offered to four sites, the interpretations and motivations differed from site to site. We identified two types of situations: sites that were operating in 'survival mode' and those that were 'meeting core clinical and academic requirements'. They experienced the APP very differently. CONCLUSION: This study presents a model that depicts how and why a funding shift has variable effects on physician behaviors, depending on the individual physician, site, and multi-site perspectives. It offers one of the few qualitative evaluations of a funding change.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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