Impact of remuneration, extrinsic and intrinsic incentives on interprofessional primary care teams: protocol for a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Interprofessional teams and funding and payment provider arrangements are key attributes of high-performing primary care. Several Canadian jurisdictions have introduced team-based models with different payment models. Despite these investments, the evidence of impact is mixed. This has raised questions about whether team-based primary care models are being implemented to facilitate team collaboration and effectiveness. Thus, we present a protocol for a rapid scoping review to systematically map, synthesise and summarise the existing literature on the impact of provider remuneration mechanisms and extrinsic and intrinsic incentives in team-based primary care. This review will answer three research questions: (1) What is the impact of provider remuneration models on team, patient, provider and system outcomes in primary care?; (2) What extrinsic and intrinsic incentives have been used in interprofessional primary care teams?; and (3) What is the impact of extrinsic and intrinsic team-based incentives on team, patient, provider and system outcomes? METHODS AND ANALYSIS: We will conduct a rapid scoping review in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses extension for scoping reviews guidelines. We will search electronic databases (Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO, EconLit) and grey literature sources (Google Scholar, Google). This review will consider all empirical studies and full-text English-language articles published between 2000 and 2022. Reviewers will independently perform the literature search, data extraction and synthesis of included studies. The Mixed Methods Appraisal Tool will be used to appraise the quality of evidence. The literature will be synthesised, summarised and mapped to themes that answer the research question of this review. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval is not required. Findings from this study will be written for publication in an open-access peer-review journal and presented at national and international conferences. Knowledge users are part of the research team and will assist with disseminating findings to the public, clinicians, funders and professional associations.
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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 | 0,156 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,018 |
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 ».