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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 ».