A contingency theory model of primary physicians compensation mix
Notice bibliographique
Résumé
Background There is strong evidence that primary care teams providing services with high accessibility, continuity, and comprehensiveness have a key role to play in improving the health and well-being of populations. The compensation model used to pay primary care physicians is one of the actionable factors affecting clinical practice and primary care delivery performance. We used data from Quebec (Canada) to build a conceptual model aimed at optimizing the correspondence between the compensation model mix and other parameters that influence clinical practice. Methods This study is based on the integrated analysis of three data sources. First, we conducted a longitudinal analysis (2006-2015) of available primary care physicians' compensation models and billing rules in Quebec (Canada). Second, we analyzed quantitative data on physicians' compensation expenditures, as well as characteristics of physicians, services, and patients. Finally, we conducted in-depth qualitative interviews with physicians, experts, and physician billing firms (n = 16). The study was conducted in Quebec, where 97% of primary care physicians work within a single-payer public system. Results Our results tally with those of other studies in the field suggesting the method used to pay primary care physicians is neither the only nor the most influential factor structuring clinical practice. The conceptual model that we designed belongs to ‘contingency theory’ approaches, according to which the desirability of a given compensation model is contingent upon the correspondence between influences of the larger practice environment and expected outcomes. Conclusions Optimizing primary care physicians' compensation models considering both other determinants of clinical practice and expected outcomes should be part of policy agendas aimed at strengthening primary care delivery. Key messages: This conceptual model show that the desirability of a given compensation model is contingent upon the correspondence between influences of the larger practice environment and expected outcomes Optimizing primary care physicians' compensation models considering both other determinants of clinical practice and expected outcomes could strengthen primary care delivery
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».