Production of physician services under fee‐for‐service and blended fee‐for‐service: Evidence from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
We examine family physicians' responses to financial incentives for medical services in Ontario, Canada. We use administrative data covering 2003-2008, a period during which family physicians could choose between the traditional fee for service (FFS) and blended FFS known as the Family Health Group (FHG) model. Under FHG, FFS physicians are incentivized to provide comprehensive care and after-hours services. A two-stage estimation strategy teases out the impact of switching from FFS to FHG on service production. We account for the selection into FHG using a propensity score matching model, and then we use panel-data regression models to account for observed and unobserved heterogeneity. Our results reveal that switching from FFS to FHG increases comprehensive care, after-hours, and nonincentivized services by 3%, 15%, and 4% per annum. We also find that blended FFS physicians provide more services by working additional total days as well as the number of days during holidays and weekends. Our results are robust to a variety of specifications and alternative matching methods. We conclude that switching from FFS to blended FFS improves patients' access to after-hours care, but the incentive to nudge service production at the intensive margin is somewhat limited.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».