Effects of quality-based procedure hospital funding reform in Ontario, Canada: An interrupted time series study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Government of Ontario, Canada, announced hospital funding reforms in 2011, including Quality-based Procedures (QBPs) involving pre-set funds for managing patients with specific diagnoses/procedures. A key goal was to improve quality of care across the jurisdiction. METHODS: Interrupted time series evaluated the policy change, focusing on four QBPs (congestive heart failure, hip fracture surgery, pneumonia, prostate cancer surgery), on patients hospitalized 2010-2017. Outcomes included return to hospital or death within 30 days, acute length of stay (LOS), volume of admissions, and patient characteristics. RESULTS: At 2 years post-QBPs, the percentage of hip fracture patients who returned to hospital or died was 3.13% higher in absolute terms (95% CI: 0.37% to 5.89%) than if QBPs had not been introduced. There were no other statistically significant changes for return to hospital or death. For LOS, the only statistically significant change was an increase for prostate cancer surgery of 0.33 days (95% CI: 0.07 to 0.59). Volume increased for congestive heart failure admissions by 80 patients (95% CI: 2 to 159) and decreased for hip fracture surgery by 138 patients (95% CI: -183 to -93) but did not change for pneumonia or prostate cancer surgery. The percentage of patients who lived in the lowest neighborhood income quintile increased slightly for those diagnosed with congestive heart failure (1.89%; 95% CI: 0.51% to 3.27%) and decreased for those who underwent prostate cancer surgery (-2.08%; 95% CI: -3.74% to -0.43%). INTERPRETATION: This policy initiative involving a change to hospital funding for certain conditions was not associated with substantial, jurisdictional-level changes in access or quality.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».