Effectiveness of a financial incentive to physicians for timely follow-up after hospital discharge: a population-based time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely follow-up after hospital discharge may decrease readmission to hospital. Financial incentives to improve follow-up have been introduced in the United States and Canada, but it is unknown whether they are effective. Our objective was to evaluate the impact of an incentive program on timely physician follow-up after hospital discharge. METHODS: We conducted an interventional time series analysis of all medical and surgical patients who were discharged home from hospital between Apr. 1, 2002, and Jan. 30, 2015, in Ontario, Canada. The intervention was a supplemental billing code for physician follow-up within 14 days of discharge from hospital, introduced in 2006. The primary outcome was an outpatient visit within 14 days of discharge. Secondary outcomes were 7-day follow-up and a composite of emergency department visits, nonelective hospital readmission and death within 14 days. RESULTS: We included 8 008 934 patient discharge records. The incentive code was claimed in 31% of eligible visits by 51% of eligible physicians, and cost $17.5 million over the study period. There was no change in the average monthly rate of outcomes in the year before the incentive was introduced compared with the year following introduction: 14-day follow-up (66.5% v. 67.0%, overall p = 0.5), 7-day follow-up (44.9% v. 44.9%, overall p = 0.5) and composite outcome (16.7% v. 16.9%, overall p = 0.2). INTERPRETATION: Despite uptake by physicians, a financial incentive did not alter follow-up after hospital discharge. This lack of effect may be explained by features of the incentive or by extra-physician barriers to follow-up. These barriers should be considered by policymakers before introducing similar initiatives.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».