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Enregistrement W2520812524 · doi:10.1097/mlr.0000000000000639

Is the Road to Mental Health Paved With Good Incentives? Estimating the Population Impact of Physician Incentives on Mental Health Care Using Linked Administrative Data

2016· article· en· W2520812524 sur OpenAlexaff
Joseph H. Puyat, Arminée Kazanjian, Hubert Wong, Elliot M. Goldner

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMedicineIncentivePopulationHealth careConfidence intervalFamily medicinePsychiatryEmergency medicineEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The use of physician incentives to improve health care, in general, has been extensively studied but its value in mental health care has rarely been demonstrated. In this study the population-level impact of physician incentives on mental health care was estimated using indicators for receipt of counseling/psychotherapy (CP); antidepressant therapy (AT); minimally adequate counseling/psychotherapy; and minimally adequate antidepressant therapy. The incentives' impacts on overall continuity of care and of mental health care were also examined. MATERIALS AND METHODS: Monthly cohorts of individuals diagnosed with major depression were identified between January 2005 and December 2012 and their use of mental health services tracked for 12 months following initial diagnosis. Linked health administrative data were used to ascertain cases and measure health service use. Pre-post changes associated with the introduction of physician incentives were estimated using segmented regression analyses, after adjusting for seasonal variation. RESULTS: Physician incentives reversed the downward and upward trends in CP and AT. Five years postintervention, the estimated impacts in percentage points for CP, AT, minimally adequate counseling/psychotherapy, and minimally adequate antidepressant therapy were +3.28 [95% confidence interval (CI), 2.05-4.52], -4.47 (95% CI, -6.06 to -2.87), +1.77 (95% CI, 0.94-2.59), and -2.24 (95% CI, -4.04 to -0.45). Postintervention, the downward trends in continuity of care failed to reverse, but were disrupted, netting estimated impacts of +7.53 (95% CI, 4.54-10.53) and +4.37 (95% CI, 2.64-6.09) for continuity of care and of mental health care. CONCLUSIONS: The impact of physician incentives on mental health care was modest at best. Other policy interventions are needed to close existing gaps in mental health care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,288 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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