Impact of oncologist payment method on health care outcomes, costs, quality: a rapid review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The incidence of cancer and the cost of its treatment continue to rise. The effect of these dual forces is a major burden on the system of health care financing. One cost containment approach involves changing the way physicians are paid. Payers are testing reimbursement methods such as capitation and prospective payment while also evaluating how the changes impact health outcomes, resource utilization, and quality of care. The purpose of this study is to identify evidence related to physician payment methods' impacts, with a focus on cancer control. METHODS: We conducted a rapid review. This involved defining eligibility criteria, identifying a search strategy, performing study selection according to the eligibility criteria, and abstracting data from included studies. This process was accompanied by a gray literature search for special topics. RESULTS: The incentives in fee-for-service payment systems generally lead to health care services being applied inconsistently because providers practice independently with few systems in place for developing treatment protocols and practice reviews. This inconsistency is pronounced in cancer care because much of the total per patient spending occurs in the last month of life. Some insurers are predicting that this variation can be reduced through the use of prospective or bundled payments combined with decision support systems. Workload, recruitment, and retention are all affected by changes to physician payment models; effects seem to be magnified in the specialist context as their several extra years of training lower their overall supply. CONCLUSIONS: Experimentation with physician payment methods has tended to neglect cancer care providers. Policymakers designing cancer-focused physician reimbursement pilot programs should incorporate quality measurement since very ill patients may receive too little treatment when payment models do not cover oncologists' total costs, e.g., fee-for-service systems whose prices do not account for the possible presence of other diseases.
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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 | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 ».