Is the evidence on the effectiveness of pay for performance schemes in healthcare changing? Evidence from a meta-regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated if the evidence on the success of the Pay for Performance (P4P) schemes in healthcare is changing as the schemes continue to evolve by updating a previous systematic review. METHODS: A meta-regression analysis using 116 studies evaluating P4P schemes published between January 2010 to February 2018. The effects of the research design, incentive schemes, use of incentives, and the size of the payment to revenue ratio on the proportion of statically significant effects in each study were examined. RESULTS: There was evidence of an increase in the range of countries adopting P4P schemes and weak evidence that the proportion of studies with statistically significant effects have increased. Factors hypothesized to influence the success of schemes have not changed. Studies evaluating P4P schemes which made payments for improvement over time, were associated with a lower proportion of statistically significant effects. There was weak evidence of a positive association between the incentives' size and the proportion of statistically significant effects. CONCLUSION: The evidence on the effectiveness of P4P schemes is evolving slowly, with little evidence that lessons are being learned concerning the design and evaluation of P4P schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».