Notice bibliographique
Résumé
Canadian specialist doctors are paid mainly through fee-for-service for the procedures they perform. Nationwide, more than 80 percent of surgical specialists’ income comes from fee-for-service payments that are negotiated collectively with provincial health ministries. Surgical specialists make up about 20 percent of all full-time equivalent physicians, and fee-for-service payments to them accounted for close to $4 billion nationwide in 2011/12. Because physicians’ decisions are the major drivers for most healthcare costs, getting the incentives right regarding the way doctors are paid is critical in ensuring Canadians receive good value for money from the healthcare system. Whereas most hospital-based specialist doctors are paid via fee-for-service by provincial insurance plans, most hospital funding comes through a separate pipe, in the form of lump-sum amounts not linked to the number and quality of services provided. The result is a system in which neither specialists’ time nor hospital resources are efficiently used, contributing to high costs and long waiting lists. One contributing factor to waiting lists, and one reason why many recently graduated specialists in Canada are unemployed or underemployed, is a lack of complementary facilities, such as operating rooms, and the lack of complementary professionals, such as anaesthesiologists, nurses and so on. When a medical procedure requires hospital facilities as well as specialist time, the fee should be shared between hospitals and specialists in ways that give both a stake in producing high-quality care at low costs. We propose that hospital-based physicians be paid directly from hospital budgets as opposed to the current practice of paying them separately through provincial insurance plans. Hospitals would then engage doctors and pay them appropriately – either by salary, fee-for-service, or a blend of methods. This would result in stronger incentives for providers to better deploy resources but may also lead to potential side effects, such as cost shifting and lower quality of care. In this Commentary, we discuss how incentives to both hospitals and doctors could be carefully designed to avoid pitfalls and to promote more efficient use of resources.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».