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Enregistrement W3129652506 · doi:10.24095/hpcdp.41.2.04

Effects of removing a fee-for-service incentive on specialist chronic disease services: a time-series analysis

2021· article· en· W3129652506 sur OpenAlexafffundvenueabout
Andrew Appleton, Melody Lam, Britney Le, Salimah Z. Shariff, Andrea S. Gershon

Notice bibliographique

RevueHealth Promotion and Chronic Disease Prevention in Canada · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoWestern University
Organismes subventionnairesSchulich School of Medicine and DentistryOntario Ministry of Health and Long-Term CareAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioLawson Health Research Institute
Mots-clésMedicineInternal medicineIncentiveFamily medicineNephrologyPaymentRheumatologyFinanceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Physician payment models are known to affect the nature and volume of services provided. Our objective was to study the effects of removing a financial incentive, the fee-for-service premium, on the provision of chronic disease follow-up services by internal medicine, cardiology, nephrology and gastroenterology specialists. METHODS: We collected linked administrative health care data for the period 1 April 2013 to 31 March 2017 from databases held at the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) in Ontario, Canada. We conducted a time-series analysis before and after the removal of the fee-for-service premium on 1 April 2015. The primary outcome was total monthly visits for chronic disease follow-up services. Secondary outcomes were monthly visits for total follow-up services and new patient consultations. We compared internal medicine, cardiology, nephrology and gastroenterology specialists practising during the study timeframe with respirology, hematology, endocrinology, rheumatology and infectious diseases specialists who remained eligible to claim the premium. We chose this comparison group as these are all subspecialties of internal medicine, providing similar services. RESULTS: The number of chronic disease follow-up visits decreased significantly after removal of the premium, but there was no decrease in total follow-up visits. There was also a significant downward trend in new patient consultations. No changes were observed in the comparison group. CONCLUSION: The decrease in volume of chronic disease follow-up visits can be explained by diagnostic criteria being met less often, rather than an actual reduction in services provided. Potential effects on patient outcomes require further exploration.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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