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Enregistrement W2772492721 · doi:10.1503/cmaj.160816

Payment incentives for community-based psychiatric care in Ontario, Canada

2017· article· en· W2772492721 sur OpenAlexaffvenueabout
David Rudoler, Claire de Oliveira, Joyce Cheng, Paul Kurdyak

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Association Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentivePaymentPsychiatryData scienceMedicineComputer scienceWorld Wide WebEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In September 2011, the government of Ontario implemented payment incentives to encourage the delivery of community-based psychiatric care to patients after discharge from a psychiatric hospital admission and to those with a recent suicide attempt. We evaluated whether these incentives affected supply of psychiatric services and access to care. METHODS: We used administrative data to capture monthly observations for all psychiatrists who practised in Ontario between September 2009 and August 2014. We conducted interrupted time-series analyses of psychiatrist-level and patient-level data to evaluate whether the incentives affected the quantity of eligible outpatient services delivered and the likelihood of receiving follow-up care. RESULTS: Among 1921 psychiatrists evaluated, implementation of the incentive payments was not associated with increased provision of follow-up visits after discharge from a psychiatric hospital admission (mean change in visits per month per psychiatrist 0.0099, 95% confidence interval [CI] -0.0989 to 0.1206; change in trend 0.0032, 95% CI -0.0035 to 0.0095) or after a suicide attempt (mean change -0.0910, 95% CI -0.1885 to 0.0026; change in trend 0.0102, 95% CI 0.0045 to 0.0159). There was also no change in the probability that patients received follow-up care after discharge (change in level -0.0079, 95% CI -0.0223 to 0.0061; change in trend 0.0007, 95% CI -0.0003 to 0.0016) or after a suicide attempt (change in level 0.0074, 95% CI -0.0094 to 0.0366; change in trend 0.0006, 95% CI -0.0007 to 0.0022). INTERPRETATION: Our results suggest that implementation of the incentives did not increase access to follow-up care for patients after discharge from a psychiatric hospital admission or after a suicide attempt, and the incentives had no effect on supply of psychiatric services. Further research to guide design and implementation of more effective incentives is warranted.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,840

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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