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Enregistrement W2588756071 · doi:10.1093/eurpub/ckv172.110

Payment Systems for Hospital Specialists in 10 High-Income Countries

2015· article· en· W2588756071 sur OpenAlexaboutno aff
Wilm Quentin, Alexander Geißler, Reinhard Busse

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaymentBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Payment mechanisms for specialists are important because the inherent financial incentives influence treatment decision of specialists – who control the vast majority of resources used in hospitals. This study aimed at comparing specialist payment systems in ten high-income countries based on a predefined framework in order to systematically describe different payment mechanisms and non-financial benefits. Methods Based on a scoping review, 10 high-income countries (Canada, England, France, Germany, Korea, Luxemburg, Sweden, Switzerland, The Netherlands, USA (Medicare)) with different payment systems (mainly fee-for-service (FFS), mainly salary, and combinations of both) were selected for analysis with a view to including countries with particularly sophisticated systems and/or countries with recent reform initiatives. A survey was designed to collect information from national experts on (1) main national payment mechanisms, (2) contractual relationships between hospitals and specialists, and (3) the different components that make up the total income of specialists. Results In England, Germany, Sweden, and Switzerland, almost all specialists (≥90%) are employed by hospitals and receive a salary, while specialists in the United States, Canada, and Luxembourg are mostly (≥70%) self-employed and paid on the basis of FFS. Payment mechanisms may differ across hospitals (e.g. public vs. private or teaching vs. non-teaching), across specialties (e.g. surgical versus medical specialties), or by setting (inpatient care vs. outpatient care). In Switzerland, the United States and Korea, base salaries are increasingly combined with FFS based bonuses. In the Netherlands, the scope of FFS payments was broadened with the introduction of DRG-based hospital payment. Conclusions Specialist payment systems differ greatly across and usually also within countries. Specialist payment could be optimized in several countries by taking into consideration experiences from other countries. Key messages Specialist payment systems can combine different payment mechanisms in order to balance the intended and unintended incentives of fee-for-service payments or traditional salary systems Differences in payment systems across countries can motivate change by providing examples of alternative options for payment of specialists in hospitals

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0130,018
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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