Incentive contracts and the compensation of health care providers
Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous utilisons un modèle d’agence pour étudier comment, dans un contexte d’asymétrie d’informations, la rémunération d’un médecin devrait être reliée au nombre de patients traités. Les médecins n’ont pas tous la même productivité ; les patients qui ont des besoins homogènes peuvent choisir leur médecin, de sorte qu’à l’équilibre, tous les médecins doivent offrir le même niveau de bénéfices nets (amélioration nette de l’état de santé). Le régulateur qui détermine le schéma de rémunération se préoccupe à la fois de la qualité des soins offerts et du niveau des dépenses encourues. Nous montrons que la solution optimale de second rang donne un schéma de rémunération dans lequel la rémunération marginale par patient augmente avec le nombre de patients. Dans une généralisation du modèle, l’amélioration de l’état de santé du patient peut aussi dépendre des services prescrits par le médecin ; nous examinons comment le coût de ces prescriptions devrait être pris en compte dans le schéma de rémunération.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».