The impact of primary care reform on health system performance in Canada: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to synthesize the evidence of a causal effect and draw inferences about whether Canadian primary care reforms improved health system performance based on measures of health service utilization, processes of care, and physician productivity. METHODS: We searched the Embase, PubMed and Web of Science databases for records from 2000 to September 2015. We based our risk of bias assessment on the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation guidelines. Full-text studies were synthesized and organized according to the three outcome categories: health service utilization, processes of care, and physician costs and productivity. RESULTS: We found moderate quality evidence that team-based models of care led to reductions in emergency department use, but the evidence was mixed for hospital admissions. We also found low quality evidence that team-based models, blended capitation models and pay-for-performance incentives led to small and sometimes non-significant improvements in processes of care. Studies examining new payment models on physician costs and productivity were of high methodological quality and provided a coherent body of evidence assessing enhanced fee-for-service and blended capitation payment models. CONCLUSION: A small number of studies suggested that team-based models contributed to reductions in emergency department use in Quebec and Alberta. Regarding processes of diabetes care, studies found higher rates of testing for blood glucose levels, retinopathy and cholesterol in Alberta's team-based primary care model and in practices eligible for pay-for-performance incentives in Ontario. However pay-for-performance in Ontario was found to have null to moderate effects on other prevention and screening activities. Although blended capitation payment in Ontario contributed to decreases in the number of services delivered and patients seen per day, the number of enrolled patients and number of days worked in a year was similar to that of enhanced fee-for-service practices.
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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 | 0,021 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».