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Enregistrement W2950014655 · doi:10.1155/2019/8943972

An Analysis of Pay-for-Performance Schemes and Their Potential Impacts on Health Systems and Outcomes for Patients

2019· article· en· W2950014655 sur OpenAlexaffabout
Kwadwo Kyeremanteng, Raphaëlle Robidoux, Gianni D’Egidio, Shannon M. Fernando, David Neilipovitz

Notice bibliographique

RevueCritical Care Research and Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensQueen's UniversityWilfrid Laurier UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncentivePay for performanceDisadvantagedVariety (cybernetics)Benchmark (surveying)Quality (philosophy)Actuarial scienceMedicineRisk analysis (engineering)Public economicsEconomicsComputer scienceEconomic growthMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pay-for-performance (P4P) programs have been introduced into the Canadian medical system in the last decades. This paper examines the underlying characteristics of P4P and describes both their advantages and drawbacks. Most P4P programs provide the advantage of rewarding medical acts, thus providing an incentive to take on complex patients. There is a variety of nuanced P4P initiatives, which provide financial incentive according to differing criteria, based on quality measures, incentives, and/or benchmark structures. However, there is no conclusive evidence demonstrating that P4P programs provide better value for money than traditional pay schemes, regardless of particular structural choices. Some evidence has even shown that P4P may be detrimental, especially in disadvantaged and high-risk populations. Additionally, there are a number of ethical and practical concerns that arise with the use of P4P, such as the risk of financial incentives being misused or misinterpreted and patients being refused or referred during treatment. P4P initiatives require careful examination and the creation of solid, evidence-based criteria for evaluation and implementation in Canadian medical systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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