Physician payment models and preventive cancer screening: a population-based retrospective cohort analysis from Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ontario's primary care reforms have introduced three blended physician payment models: (i) blended fee-for-service (BFFS), (ii) blended capitation without interprofessional teams, and (iii) blended capitation with teams. Each model includes the same pay-for-performance incentives, yet their impact on cancer screening, including that during the COVID-19 pandemic, remains unclear. METHODS: We used linked administrative data (2018-23) to examine the associations between these models and colorectal, cervical, and breast cancer screening rates. Fractional probit regression models, adjusting for physician and patient characteristics, estimated the effects of each payment model relative to the BFFS. Stratified analyses explored heterogeneity by physician sex, age, practice size, rurality, and socioeconomic deprivation. RESULTS: Compared with the BFFS model, the blended capitation models were associated with higher screening rates, although initial differences were modest. By 2022, nonteam and team capitation models had colorectal screening rates 3.0% and 3.6% higher, respectively, than those of the BFFS. Similar but smaller increases were observed for cervical and breast cancer screening. These advantages persisted through COVID-19 disruptions and were most pronounced among physicians serving rural or socioeconomically disadvantaged populations. Stratified analyses indicated that female, younger, and higher-volume physicians performed better in capitation-based models. CONCLUSIONS: Blended capitation arrangements, especially those integrating interprofessional teams, appear more effective than the BFFS in delivering preventive cancer screening. Strengthening team-based primary care and targeted incentives could bolster preventable cancer screening rates in the population, even under pandemic-related challenges. These findings can inform policy decisions aimed at improving population health through optimized primary care provisions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».