Contracts to Promote Optimal Use of Optional Diagnostic Tests in Cancer Treatment
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we examine performance‐based payment contracts to promote the optimal use of an optional diagnostic test for newly diagnosed cancer patients. Our work is inspired by three trends: tremendous increases in the cost of new, advanced cancer drugs; development of new diagnostic tests to allow physicians to tailor treatment to patients; and changes in healthcare funding models that reward quality care. We model the interaction between two parties—a healthcare payer and an oncologist, in which the oncologist has private information about patients’ characteristics (adverse selection) and the payer does not know whether the oncologist takes the optimal course of action (moral hazard). We show that, in the presence of information asymmetry, a healthcare payer should never incentivize an oncologist to use a diagnostic test for all patients, even if the diagnostic test is available for free. Moreover, although the oncologist has additional information about a patient's risk, he cannot always benefit from this private information. We also find that social welfare may not increase as a result of a decrease in the oncologist's concerns regarding the health outcome of patients. Finally, we show that it is not always socially optimal to make a diagnostic test compulsory even if such a policy can be implemented for free.
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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 | 0,000 | 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 ».