Innovation in Physician Remuneration in France: What Lessons for Canada?
Notice bibliographique
Résumé
During the past decade, France has experienced two major reforms in remuneration models for general practitioners who work outside public health care organizations: Remuneration for Public Health Objectives (Rémunération sur Objectifs de Santé Publique-ROSP ) and Experiments with New Models of Remuneration (Expérimentations des Nouveaux Modes de Rémunération-ENMR).These two initiatives introduced payments based on performance in the areas of quality of care, organization of services and multidisciplinary practice.In the first model, individual physicians receive incentives for preventive practices, use of generics and improvements in work organization.In the second model, incentives are provided to multi-professional practice groups to foster interdisciplinary collaboration and patient involvement.While French general practitioners accustomed to fee-for-service remuneration were at first reluctant to accept a mixed remuneration model, they eventually came to embrace it.The ROSP has significantly improved targeted areas of practice, although it has had less impact on preventive practices than on use of generics and work organization.The ENMR has helped formalize inter-professional relationships in primary care and has thus contributed to team integration.These "experiments" suggest that a deliberate distinction between changes to individual physician payment and changes to how multi-professional practice groups are paid and practice may be a good starting point when introducing financial incentives to enable benefits and avoid negative consequences.
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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 | 0,018 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».