Physician payment models and cardiac imaging in patients at low cardiovascular risk: A population-based cohort study in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many factors beyond patient need influence the care that patients receive, including the way physicians are paid, and how services are delivered. In Alberta, outpatient non-invasive cardiac imaging ("cardiac imaging") is paid for publicly but performed at private, for-profit (investor/physician owned) facilities. We investigated patient, physician, and geographic factors associated with cardiac imaging in patients at low cardiovascular risk seeing specialist physicians in Alberta, Canada. METHODS: This was a population-based retrospective cohort study using administrative health data from Alberta, Canada, where nearly all outpatient cardiac imaging is done at privately for-profit community-based facilities. We used administrative health data to identify a cohort of adult (aged ≥18 years) patients at low cardiovascular risk who were assessed by a cardiologist or internal medicine specialist for a new outpatient visit for a cardiac-related reason between April 1, 2011 and December 30, 2019 in Alberta. The primary outcome was cardiac imaging. Explanatory variables included patient and physician characteristics, including payment model (fee for service (FFS) or salary-based), and geography. We used multilevel, multivariable logistic regression models to measure the association between these factors and cardiac imaging. RESULTS: We identified 398,095 patients at low cardiovascular risk, of whom 27.5% received at least one cardiac imaging test. Compared to those seen by FFS cardiologists (and controlling for patient and geographic differences), patients seen by salary-based internal medicine specialists had the lowest odds of receiving cardiac imaging (OR=0.055, P < 0.001, CI 0.036-0.086), followed by those seen by FFS internal medicine specialists (OR=0.010, P < 0.001, CI 0.068-0.14), and salary-based cardiologists (OR=0.27, P < 0.001, CI 0.16-0.45). Findings were robust across multiple sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Physician payment models and specialty are strongly associated with non-invasive cardiac imaging among patients at low cardiovascular risk.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».