Medical Practice Variation Among Primary Care Physicians: 1 Decade, 14 Health Services, and 3,238,498 Patient-Years
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Variation in medical practice is associated with poorer health outcomes, increased costs, disparities in care, and increased burden on the public health system. In the present study, we sought to describe and assess inter- and intra-primary care physician variation, adjusted for patient and clinic characteristics, over a decade of practice and across a broad range of health services. METHODS: We assessed practice patterns of 251 primary care physicians in southern Israel. For each of 14 health services (imaging tests, cardiac tests, laboratory tests, and specialist visits) we described interphysician and intraphysician variation, adjusted for patient case mix and clinic characteristics, using the coefficient of variation. The adjusted rates were assessed by generalized linear negative-binomial mixed models. RESULTS: = .17, respectively. In addition, physician utilization ranks averaged over all health services were consistent across the 14 health services (intraclass correlation coefficient, 0.94; 95% CI, 0.93-0.95). CONCLUSIONS: Our results show greater variation in practice patterns between physicians than for individual physicians over the years. It appears that the variation remains high even after adjustment for patient and clinic characteristics and that the individual physician utilization patterns are stable across health services. We propose that personal behavioral characteristics of medical practitioners might explain this variation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».