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Enregistrement W3160874712 · doi:10.1186/s13561-021-00315-1

Analytical methods to assess the impacts of activity-based funding (ABF): a scoping review

2021· review· en· W3160874712 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHealth Economics Review · 2021
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterprofessional Education and Collaboration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal College of Surgeons in IrelandHealth Research Board
Mots-clésHealth services researchSystematic reviewMedicineHealth economicsStrengths and weaknessesMEDLINEPsychological interventionHealth policyHealth carePublic healthActuarial scienceFamily medicinePsychologyNursingPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Activity-Based Funding (ABF) has been implemented across many countries as a means to incentivise efficient hospital care delivery and resource use. Previous reviews have assessed the impact of ABF implementation on a range of outcomes across health systems. However, no comprehensive review of the methods used to generate this evidence has been undertaken. The aim of this review is to identify and assess the analytical methods employed in research on ABF hospital performance outcomes. METHODS: We conducted a scoping review in line with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for scoping reviews. Five academic databases and reference lists of included studies were used to identify studies assessing the impact of ABF on hospital performance outcomes. Peer-reviewed quantitative studies published between 2000 and 2019 considering ABF implementation outside the U.S. were included. Qualitative studies, policy discussions and commentaries were excluded. Abstracts and full text studies were double screened to ensure consistency. All analytical approaches and their relative strengths and weaknesses were charted and summarised. RESULTS: We identified 19 studies that assessed hospital performance outcomes from introduction of ABF in England, Korea, Norway, Portugal, Israel, the Netherlands, Canada, Italy, Japan, Belgium, China, and Austria. Quasi-experimental methods were used across most reviewed studies. The most commonly used assessment methods were different forms of interrupted time series analyses. Few studies used difference-in-differences or similar methods to compare outcome changes over time relative to comparator groups. The main hospital performance outcome measures examined were case numbers, length of stay, mortality and readmission. CONCLUSIONS: Non-experimental study designs continue to be the most widely used method in the assessment of ABF impacts. Quasi-experimental approaches examining the impact of ABF implementation on outcomes relative to comparator groups not subject to the reform should be applied where possible to facilitate identification of effects. These approaches provide a more robust evidence-base for informing future financing reform and policy.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,497
Tête enseignante GPT0,690
Écart entre enseignants0,193 · 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