Does financial incentive for diabetes management in the primary care setting reduce avoidable hospitalizations and mortality in high-income countries? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Effective diabetes management can prevent avoidable diabetes-related hospitalizations. This review examines the impact of financial incentives for diabetes management in primary care settings on diabetes-related hospitalizations, hospitalization costs, and premature mortality. To assess the evidence, we conducted a literature search of studies using five databases: Medline, Embase, Scopus, CINAHL and Web of Science. We examined the results by health insurance system, study quality or diabetes population (newly diagnosed diabetes). We identified 32 articles ranging from fair- to high-quality: 19 articles assessed the relationship between financial incentives for diabetes management and hospitalizations, 8 assessed hospitalization costs, and 15 assessed mortality. Many studies found that financial incentives for diabetes management reduced hospitalizations, while a few found no effects. Similar findings were evident for hospitalization costs and mortality. The results did not differ by the type of health insurance system, but the quality of the studies did matter; most high-quality studies reported reduced hospitalizations and/or mortality. We also found that financial incentives tend to be beneficial for patients with newly diagnosed diabetes. We conclude that well-designed diabetes management incentives can reduce diabetes-related hospitalizations, especially for newly diagnosed diabetes patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».