Primary care physician payment mechanisms toward universal health coverage: A study of Iran and selected countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Primary care physician (PCP) payment mechanisms can be important tools for addressing issues of access, quality, and equity in health care. The purpose of the present study is to compare the PCP payment mechanisms of Iran, Canada, Australia, New Zealand, England, Sweden, Norway, Denmark, the Netherlands, Turkey, and Thailand. METHODS: This is a descriptive-comparative study comparing the PCP payment mechanisms of Iran and selected countries in 2020. Data for each country are collected from reliable databases and are tabulated to compare their payment models. Framework analysis is used for data analysis. RESULTS: The results are provided in terms of PCP payment mechanisms, adjusting factor for capitation, reasons for fee-for-service payment, the role of pay-for-performance (PFP) programme, domain and indicators, and reasons for developing PFP in each country. CONCLUSION: The majority of the countries with high UHC service coverage index have applied a mix of PCP payment mechanisms, most of which include capitation and PFP. Moreover, adjusting capitation by factors such as age, sex, and health status will lead to provision of better services to high-risk populations. In recent years, PFP has been paid to Iranian PCPs in addition to salary. Given the various existing models for primary health care in Iran and the increasing burden of chronic diseases, a more appropriate combination of payment mechanisms that create more incentives to provide active and high-quality care should be developed. Also, when developing payment mechanisms, the required infrastructure such as electronic health record should be considered.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».