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Enregistrement W4320933263 · doi:10.1093/cid/ciad082

Physician Financial Incentives for Use of Outpatient Intravenous Antimicrobial Therapy: An Interrupted Time Series Analysis

2023· article· en· W4320933263 sur OpenAlexafffund
John A. Staples, Meghan Ho, Dwight Ferris, Guiping Liu, Jeffrey R. Brubacher, Mayesha Khan, Daniel Daly‐Grafstein, Karen C. Tran, Jason M. Sutherland

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntibiotics Pharmacokinetics and Efficacy
Établissements canadiensCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésMedicineInterrupted Time Series AnalysisEmergency medicinePopulationIncentiveRetrospective cohort studyConfidence intervalInterrupted time seriesCohortGuidelineIntensive care medicineInternal medicineEnvironmental healthPsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2011, policymakers in British Columbia introduced a fee-for-service payment to incentivize infectious diseases physicians to supervise outpatient parenteral antimicrobial therapy (OPAT). Whether this policy increased use of OPAT remains uncertain. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using population-based administrative data over a 14-year period (2004-2018). We focused on infections that required intravenous antimicrobials for ≥10 days (eg, osteomyelitis, joint infection, endocarditis) and used the monthly proportion of index hospitalizations with a length of stay shorter than the guideline-recommended "usual duration of intravenous antimicrobials" (LOS < UDIVA) as a surrogate for population-level OPAT use. We used interrupted time series analysis to determine whether policy introduction increased the proportion of hospitalizations with LOS < UDIVA. RESULTS: We identified 18 513 eligible hospitalizations. In the pre-policy period, 82.3% of hospitalizations exhibited LOS < UDIVA. Introduction of the incentive was not associated with a change in the proportion of hospitalizations with LOS < UDIVA, suggesting that the policy intervention did not increase OPAT use (step change, -0.06%; 95% confidence interval [CI], -2.69% to 2.58%; P = .97 and slope change, -0.001% per month; 95% CI, -.056% to .055%; P = .98). CONCLUSIONS: The introduction of a financial incentive for physicians did not appear to increase OPAT use. Policymakers should consider modifying the incentive design or addressing organizational barriers to expanded OPAT use.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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