The impact of the Ontario quality-based procedures funding model on radical prostatectomy outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In 2015, radical prostatectomy (RP) in Ontario transitioned to the quality-based procedures (QBP) funding model, which assigns disbursement from surgical quality indicator (QI) outcome performance. The objective of this study was to assess the QBP QI outcomes before and after implementation of the QBP funding model for RP, and to determine whether changes seen were attributable to the QBP model. METHODS: We conducted a population-based, retrospective cohort study including all men who underwent RP for prostate cancer in Ontario from 2010-2019. We used administrative data from Ontario's health databases to gather surgical and QI outcome data. Our primary outcomes were the five measurable QBP QIs outlined by the province. We performed a pre- and post-intervention comparison, in addition to an interrupted-time series (ITS) analysis. RESULTS: Two of the five QIs improved after implementation of the QBP model (complication rate: 11.89% vs. 9.96%, p<0.001; proportion meeting length of stay target: 78.11% vs. 86.84%, p<0.001). ITS analysis revealed that there was no difference in trend in either outcome between pre- and post-implementation periods (p=0.913 and p=0.249, respectively). Two QIs were worse in the post-implementation period (unplanned visit rate: 23.45% vs. 25%, p=0.015; proportion meeting Wait 2 target: 94.39% vs. 92.88%, p<0.001). ITS revealed no significant trend changes post-implementation (p=0.260 and p=0.272, respectively). There was no difference in re-operation rate (2.84% vs. 2.45%, p=0.107). CONCLUSIONS: The QBP model for RP corresponds with mixed QI changes, but further analysis suggests that these changes were pre-existing trends and not attributable to the model.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».