Unravelling the determinants of medical practice variation in referrals among primary care physicians: insights from a retrospective cohort study in Southern Israel
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Reducing medical practice variation (MPV) is a central theme of system improvement because it is associated with poor health outcomes, increased costs and disparities in care. This study aimed to estimate the extent to which each determinant (patient, physician, clinic) explains MPV among primary care physicians and to identify the characteristics of health services with a greater explained variance. Methods A retrospective cohort study of primary care physicians practising in non-private clinics of Clalit Health Services in Southern Israel, for longer than a year between 2011 and 2017 and with more than 100 adult patients per practice. We assessed the variation in referral rates among 17 health services and the proportion explained by each domain (patient, physician and clinic). We used generalised linear negative binomial mixed models and the Nakagawa’s R 2 , computing the marginal r 2 . Results The study included 243 physicians working in 295 practices and 139 clinics. The mean-explained variance was 28.5%±10.0%, where physician characteristics explained 4.5% of the variation. The intrapractice variation (within a single physician between the years) was explained better than the interphysician (between physicians). Health services with high explained variation were blood tests characterised by both low intrapractice variation (Rs=−0.65, p value=0.005) and high referral rates (Rs=0.46, p value=0.06). Conclusion Over 70% of MPV is not explained by the patient, clinic and physician demographic and professional characteristics. Future research should focus on the fraction of MPV that is explained by the physicians’ psychological characteristics, and thus potentially identify psychological targets for behavioural modifications aimed at reducing MPV.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».