Impact of pay-for-performance on hospital readmissions in Lebanon: an ARIMA-based intervention analysis using routine data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of this paper was to estimate the impact of country-wide hospital pay-for-performance on readmissions for a set of common conditions in Lebanon. METHODS: This retrospective cohort study included all hospitalizations under the coverage of the Ministry of Public Health in Lebanon between 2011 and 2019. We calculated 30-day all-cause readmissions following general, pneumonia, cholecystectomy and stroke cases. We used an interrupted time series design, including the use of AutoRegressive Integrated Moving Average models. This nationwide study including 1,333,691 hospitalizations was undertaken in Lebanon, using hospitalizations at about 140 private and public hospitals contracted by the Ministry. The participants included citizens across all ages under the Ministry's coverage (52% of citizens). The intervention was the engagement of hospital leaders by the Ministry, informing them of the addition of a readmissions component to the ongoing pay-for-performance initiative. Engagement participants included hospital directors and managers, and the leadership of the Syndicate of Private Hospitals. The main outcome measure was age-adjusted monthly all-cause readmission rates for each of general, pneumonia, cholecystectomy and stroke cases. We also assessed for change in readmissions for three conditions not included in the intervention (myocardial infarction, cataract surgery and appendectomy). RESULTS: Across 2011-2019, the overall readmission rates were 6.00% (SD 0.24%) for general readmissions, 5.06% (SD 0.22%) for pneumonia, 2.54% (SD 0.16%) for cholecystectomy, and 6.55% (SD 0.25%) for stroke. Using ARIMA models we found a relative percentage decrease in mean monthly readmissions in the post-intervention period for cholecystectomy (5.9%; CI 0.1%-11.8%) and stroke (13.6%; CI 3.1%-24.2%). There was no evidence of intervention impact on pneumonia and general readmissions, both overall and among small, medium and large hospitals. There was also no evidence of change in non-P4P readmissions of myocardial infarction, cataract surgery and appendectomy. CONCLUSIONS: Including readmissions within pay-for-performance has the potential to improve hospital performance and patient outcomes, even in countries with more limited resources. Effects may vary across conditions, indicating the need for careful design and understanding of the particular context, both with respect to implementation and to evaluation of impact.
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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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».