Systematic review protocol examining the effects of introducing pay-for-performance for primary care physicians on diabetes outcomes in single-payer healthcare systems (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Although pay-for-performance (P4P) for diabetes care is increasingly common across health organizations, evidence of its effectiveness in improving population health and service delivery is deficient. This information gap is attributable in part to the heterogeneity of healthcare financing, covered medical conditions, care settings, and provider remuneration arrangements within and across countries. OBJECTIVE This paper outlines a protocol for a systematic review examining the effects of introducing P4P for physicians in primary care and community settings to support guideline-based diabetes care. Our aim is to reduce the heterogeneity of evidence presented that has deterred conclusiveness of previous reviews by narrowing the focus to disease-specific P4P schemes in single-payer healthcare insurance systems. This approach enables us to minimize the risk of unintended consequences of P4P such as physicians’ gaming the payment system. METHODS Our review systematically searches, appraises, and synthesizes the literature concentrating on whether P4P for primary care physicians leads to better diabetes outcomes in single-payer health systems. We search 10 electronic databases and manually scan the reference lists of review articles and other global health literature. We include primary studies evaluating the effects of introducing P4P for diabetes care among primary care physicians in countries of universal health coverage. Outcomes of interest include patient morbidity, avoidable hospitalization, premature death, and healthcare costs. RESULTS We have received funding from Diabetes Canada and the New Brunswick Health Research Foundation to conduct policy-actionable diabetes health services research. Database searches were conducted and full-texts screened by two reviewers in 2017. We aim to submit the review for publication in 2018. CONCLUSIONS We are narratively synthesizing the data. Because of the wide range of outcomes considered, we do not expect to perform a meta-analysis. Since database searches were completed prior to the publication of this protocol, it is ineligible for registration with PROSPERO.
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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 | 0,062 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,008 |
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 ».