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Enregistrement W3036450515

Impact of Quality-based Procedures on orthopedic care quantity and quality in Ontario Hospitals

2020· preprint· en· W3036450515 sur OpenAlexaffabout
Alex Proshin, Lise Rochaix, Adrian Rohit Dass, Audrey Laporte

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)MedicineSpillover effectDifference in differencesKnee replacementHealth carePsychological interventionPaymentOrthopedic surgeryEstimationOperations managementEmergency medicineBusinessNursingStatisticsFinanceSurgeryEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2012 the Ontario Ministry of Health introduced Quality-Based Procedures (QBPs), whereby for a selected set of medical interventions hospitals started to be reimbursed based on the price by volume formula, with the expectation that payments would be subsequently adjusted with respect to hospital performance on quality indicators. From the onset, unilateral hip and knee replacements were included in QBPs, whereas bilateral hip and knee replacements were added in 2014. In complement to QBPs, in 2012 the Health-Based Allocation Model (HBAM) was phased in allowing part of hospital funding to be tied to municipality-level patient and hospital characteristics. Using patient-level data from Canadian Discharge Abstract Database (DAD), we evaluate through a difference-in-difference approach the impact of QBPs/HBAM on the volume and quality of targeted procedures and other types of joint replacements plausibly competing for hospital resources. After controlling for patient, hospital and regional characteristics, we found a significant decrease in acute length of stay associated to QBPs, as well as a marked shift towards patients being discharged home with/without post-operative supporting services. However, evidence with regards to spillover effects and quality improvement across all joint replacement types is weak. Results are robust to various model specifications, and different estimation techniques, including matching methods and synthetic control groups.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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