The Effect of an Incentive Billing Code on Heart Failure Management in Primary Care: A Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background To support family physicians (FPs) in managing patients with heart failure (HF), the Ministry of Health in Ontario, Canada, implemented the Q050 billing code in 2008, a pay-for-performance (P4P) incentive for guideline-based HF care. We studied whether the incentive was associated with any change in the prescriptions of HF medications. Methods We identified all patients with HF in Ontario of age≥66, who were managed by FPs claiming the Q050 incentive between 2008 and 2021. We determined the proportion of patients who were prescribed renin-angiotensin system inhibitors (RASi), beta-blockers (BB), mineralocorticoid receptor antagonists (MRA), and diuretics three months before and after the Q050 billing code was claimed for these patients. Where applicable, we classified the agents by whether they are guideline-directed as recommended by the Canadian Cardiovascular Society (CCS). Results We included 39,425 HF patients in the study. The median age was 80 (IQR 73-85) years; 49% were female. Compared to pre-Q050, there was an increase in RASi prescriptions from 45.2% to 45.8%, BB from 51.9% to 54.4%, MRA from 9.2% to 11.7%, and diuretics from 63.2% to 65.7% after the incentive (p<0.05). There was a decrease in those not on any HF medications from 27.5% to 24.9% (p<0.001). Those with newly diagnosed HF and prompt follow-up with FPs experienced the largest but clinically modest increase in HF medications. Conclusions The Q050 incentive led to a minimal increase in the prescription of HF medications; there is underutilization of disease-modifying agents.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».