Paying hospital specialists: Experiences and lessons from eight high-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Payment systems for specialists in hospitals can have far reaching consequences for the efficiency and quality of care. This article presents a comparative analysis of payment systems for specialists in hospitals of eight high-income countries (Canada, England, France, Germany, Sweden, Switzerland, the Netherlands, and the USA/Medicare system). A theoretical framework highlighting the incentives of different payment systems is used to identify potentially interesting reform approaches. In five countries,most specialists work as employees - but in Canada, the Netherlands and the USA, a majority of specialists are self-employed. The main findings of our review include: (1) many countries are increasingly shifting towards blended payment systems; (2) bundled payments introduced in the Netherlands and Switzerland as well as systematic bonus schemes for salaried employees (most countries) contribute to broadening the scope of payment; (3) payment adequacy is being improved through regular revisions of fee levels on the basis of more objective data sources (e.g. in the USA) and through individual payment negotiations (e.g. in Sweden and the USA); and (4) specialist payment has so far been adjusted for quality of care only in hospital specific bonus programs. Policy-makers across countries struggle with similar challenges, when aiming to reform payment systems for specialists in hospitals. Examples from our reviewed countries may provide lessons and inspiration for the improvement of payment systems internationally.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».