The impact of remuneration, extrinsic and intrinsic incentives on interprofessional primary care teams: results from a rapid scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-performing primary care relies on effective interprofessional teams and provider payment arrangements. This study aims to examine the impact of provider remuneration mechanisms and intrinsic and extrinsic incentives in team-based primary care. METHODS: This rapid scoping review assessed various provider payment models and incentives in team-based primary care. Statistical tests were not applicable in this review. RESULTS: Fee-for-service models hindered team collaboration, while salaried and quality-based compensation models enhanced collaboration. Extrinsic incentives, such as pay-for-performance programs for physicians, showed mixed impacts on outcomes. Strong organizational cultures and leadership, resources, team meetings, training, clear protocols, and professional development opportunities facilitated teamwork. Intrinsic incentives like autonomy, mastery, and social purpose improved team performance and satisfaction. CONCLUSIONS: This study underscores the importance of a holistic approach to designing interprofessional primary care teams. It highlights the need for implementing non-fee-for-service provider payment models and team-based pay-for-performance incentives. Investments in teams should include health human resources and leadership, training, guidelines, and professional development opportunities. Implementing a performance measurement framework for teams and regular public reporting can foster mastery. Continuous research and evaluation are crucial to optimizing teamwork and healthcare delivery in primary care settings.
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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 | 0,076 | 0,241 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».