The Effects of Market Competition on Cardiologists’ Adoption of Transcatheter Aortic Valve Replacement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: For decades, the prevailing assumption regarding the diffusion of high-cost medical technologies has been that competitive markets favor more aggressive adoption of new treatments by health care providers (ie, the "Medical Arms Race"). However, novel regulations governing the adoption of transcatheter aortic valve replacement (TAVR) may have disrupted this paradigm when TAVR was introduced. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the relationship between the market concentration of physician group practices and the adoption of TAVR in its first years of use. RESEARCH DESIGN: This was a retrospective cohort study. SUBJECTS: Physician group practices (n=5116) providing interventional cardiology services in the United States from May 1, 2012, to December 31, 2014. MEASURES: The first use of TAVR as indicated by a fee-for-service Medicare claim. Covariates including characteristics of the physician groups (ie, case volume, hospital affiliation, mean patient risk) as well as county-level and market-level characteristics. RESULTS: By the close of 2014, 9.3% of practices had adopted TAVR. Cox proportional hazards models revealed a hazard ratio of 1.26 (95% confidence interval: 1.16-1.37, P<0.001) per 1000 point increase in the physician group practice Herfindahl-Hirschman Index, indicating each 1000 point increase in group practice Herfindahl-Hirschman Index was associated with a 26% relative increase in the rate of TAVR adoption. CONCLUSIONS: Adoption of TAVR by physician groups in concentrated markets was potentially a consequence of the unique regulations governing TAVR reimbursement, which favored the adoption of TAVR by physician groups with greater market power. These findings have important implications for how future regulations may shape patterns of technology adoption.
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 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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».