The impact of transition strategies from fee-for-service to value-based payment models on quality of care, patient outcomes, and healthcare costs: A systematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
The shift from fee-for-service (FFS) to value-based payment (VBP) models aims to improve healthcare quality, patient outcomes, and cost efficiency. Despite policy initiatives like the Affordable Care Act, challenges persist in implementation and equity. This systematic review followed PRISMA guidelines, analyzing 85 studies (2016–2023) from PubMed, Scopus, and Cochrane. Inclusion criteria encompassed randomized trials, cohort studies, and direct FFS-VBP comparisons, focusing on quality, outcomes, and costs. Risk of bias was assessed using the Cochrane and Newcastle-Ottawa tools. VBP models demonstrated cost reductions (e.g., 3.7% savings in Medicare’s bundled payments) and improved quality metrics like reduced readmissions. However, success varied by setting; integrated systems (e.g., Kaiser Permanente) outperformed rural hospitals due to infrastructure disparities. Key barriers included data fragmentation, provider burnout (reported by 40%), and difficulties in measuring value. While VBP models show promise, equitable adoption requires tailored strategies: risk-adjusted benchmarks, stakeholder engagement, and robust data systems. Policymakers must balance flexibility and accountability to achieve the Quadruple Aim. Future research should prioritize longitudinal studies and context-specific frameworks.
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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 | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».