Physician Financial Incentives for Use of Outpatient Intravenous Antimicrobial Therapy: An Interrupted Time Series Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».