Effect of a health system payment and quality improvement programme for tonsillectomy in Ontario, Canada: an interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tonsillectomy is among the most common and cumulatively expensive surgical procedures in children, with known variations in quality of care. However, evidence on health system interventions to improve quality of care is limited. The Quality-Based Procedures (QBP) programme in Ontario, Canada, introduced fixed episode hospital payment per tonsillectomy and disseminated a perioperative care pathway. We determined the association of this payment and quality improvement programme with tonsillectomy quality of care. METHODS: Interrupted time series analysis of children undergoing elective tonsillectomy at community and children's hospitals in Ontario in the QBP period (1 April 2014 to 31 December 2018) and the pre-QBP period (1 January 2009 to 31 January 2014) using health administrative data. We compared the age-standardised and sex-standardised rates for all-cause tonsillectomy-related revisits within 30 days, opioid prescription fills within 30 days and index tonsillectomy inpatient admission. RESULTS: 111 411 children underwent tonsillectomy: 51 967 in the QBP period and 59 444 in the pre-QBP period (annual median number of hospitals, 86 (range 77-93)). Following QBP programme implementation, revisit rates decreased for all-cause tonsillectomy-related revisits (0.48 to -0.18 revisits per 1000 tonsillectomies per month; difference -0.66 revisits per 1000 tonsillectomies per month (95% CI -0.97 to -0.34); p<0.0001). Codeine prescription fill rate continued to decrease but at a slower rate (-4.81 to -0.11 prescriptions per 1000 tonsillectomies per month; difference 4.69 (95% CI 3.60 to 5.79) prescriptions per 1000 tonsillectomies per month; p<0.0001). The index tonsillectomy inpatient admission rate decreased (1.12 to 0.23 admissions per 1000 tonsillectomies per month; difference -0.89 (95% CI -1.33 to -0.44) admissions per 1000 tonsillectomies per month; p<0.0001). CONCLUSIONS: The payment and quality improvement programme was associated with several improvements in quality of care. These findings may inform jurisdictions planning health system interventions to improve quality of care for tonsillectomy and other paediatric procedures.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».