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Enregistrement W3198613954 · doi:10.12927/hcpol.2021.26577

Optimizing Physician Payment Models to Address Health System Priorities: Perspectives from Specialist Physicians

2021· article· en· W3198613954 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yewande Kofoworola Ogundeji, Amity E. Quinn, Meaghan Lunney, Christy Chong, Derek S. Chew, Gareth Hopkin, Peter Senior, Glen Sumner, Jennifer S. Williams, Braden Manns

Notice bibliographique

RevueHealthcare policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaInstitute of Health EconomicsUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPaymentAccountabilityIncentiveBusinessPayment systemPerspective (graphical)Actuarial scienceFamily medicineMedicineFinanceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Despite well-documented data on the mixed impact of physician payment models, there is limited evidence on how to enhance existing payment model designs.This study examines the approaches to optimizing payment models from the perspective of specialist physicians to better support patient and physician experience and other health system objectives.Method: Semi-structured interviews were conducted with 32 specialist physicians across Alberta, Canada.Data from the interviews were analyzed using a framework approach.Results: Respondents emphasized the need to incentivize physicians with the right blend of financial and non-financial incentives, including physician wellness.Respondents also highlighted the need for physician involvement and accountability to optimize the value of physician payment models.Conclusion: To optimize physician payment models, it may be useful to include a blend of financial and non-financial incentives with clear accountability measures as this may better align physician practice with health system priorities. RésuméObjectif : Malgré des données bien documentées sur l'impact mixte des modèles de rémunération des médecins, il existe peu de données sur la façon d' améliorer les modèles existants.Cette étude examine l' optimisation des modèles de paiement du point de vue des médecins spécialistes afin de mieux soutenir l' expérience des patients et des médecins ainsi que d' autres objectifs du système de santé.Méthode : Des entrevues semi-structurées ont été menées auprès de 32 médecins spécialistes de l' Alberta, au Canada.Les données des entretiens ont été analysées à l' aide d' une approche cadre.Résultats : Les répondants ont souligné la nécessité de persuader les médecins avec le bon mélange d'incitatifs financiers et non financiers, notamment des incitatifs concernant leur bien-être.Les répondants ont également souligné la nécessité de la participation et de la responsabilisation des médecins pour optimiser la valeur des modèles de rémunération des médecins.Conclusion : Afin d' optimiser les modèles de rémunération des médecins, il peut être utile de prévoir un mélange d'incitatifs financiers et non financiers avec des mesures de responsabilisation claires, car cela peut permettre de mieux aligner la pratique des médecins sur les priorités du système de santé.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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