Patient and primary care physician characteristics associated with billing incentives for chronic diseases in British Columbia: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incentive payments for chronic diseases in British Columbia were intended to support primary care physicians in providing more comprehensive care, but research shows that not all physicians bill incentives and not all eligible patients have them billed on their behalf. We investigated patient and physician characteristics associated with billing incentives for chronic diseases in BC. METHODS: We conducted a retrospective cohort analysis using linked administrative health data to examine community-based primary care physicians and patients with eligible chronic conditions in BC during 2010-2013. Descriptive analyses of patients and physicians compared 3 groups: no incentives in any of the 4 years, incentives in all 4 years, and incentives in any of the study years. We used hierarchical logistic regression models to identify the patient- and physician-level characteristics associated with billing incentives. RESULTS: Of 428 770 eligible patients, 142 475 (33.2%) had an incentive billed on their behalf in all 4 years, and 152 686 (35.6%) never did. Of 3936 physicians, 2625 (66.7%) billed at least 1 incentive in each of the 4 years, and 740 (18.8%) billed no incentives during the study period. The strongest predictors of having an incentive billed were the number of physician contacts a patient had (odds ratio [OR] for > 48 contacts 134.77, 95% confidence interval [CI] 112.27-161.78) and whether a physician had a large number of patients in his or her practice for whom incentives were billed (OR 42.38 [95% CI 34.55-52.00] for quartile 4 v. quartile 1). INTERPRETATION: The findings suggest that primary care physicians bill incentives for patients based on whom they see most often rather than using a population health management approach to their practice.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».