Family physician remuneration schemes and specialist referrals: Quasi‐experimental evidence from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how family physicians respond to incentives from remuneration schemes is a central theme in the literature. One understudied aspect is referrals to specialists. Although the theoretical literature has suggested that capitation increases referrals to specialists, the empirical evidence is mixed. We push forward the empirical research on this question by studying family physicians who switched from blended fee-for-service to blended capitation in Ontario, Canada. Using several health administrative databases from 2005 to 2013, we rely on inverse probability weighting with fixed-effects regression models to account for observed and unobserved differences between the switchers and nonswitchers. Switching from blended fee-for-service to blended capitation increases referrals to specialists by about 5% to 7% per annum. The cost of specialist referrals is about 7 to 9% higher in the blended capitation model relative to the blended fee-for-service. These results are generally robust to a variety of alternative model specifications and matching techniques, suggesting that they are driven partly by the incentive effect of remuneration. Policy makers need to consider the benefits of capitation payment scheme against the unintended consequences of higher referrals to specialists.
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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 ».