Impact of alternative payment plans on professional equity and daily distress of physicians = Impacto de los métodos de pago alternativos en la equidad profesional y el estrés laboral diario de los médicos
Notice bibliographique
Résumé
Fee-for-service (FFS) payment system has been criticized for affecting quality of care, contributing to the fragmentation of health care, and for rising costs of health care systems. Alternative payment plans (APP) have been introduced as options to the traditional FFS. Despite a link between payment methods and behaviour of physicians has been established, there is a lack of evidence about the impact of payment systems on well-being (motivation and daily distress) of physicians. This dissertation explored the impact of APP on physicians’ perceptions of professional equity and daily distress. The following questions guided this dissertation: 1) Does professional equity perceived by physicians vary among practitioners paid by FFS, APP, or blended alternatives? 2) Is the payment method associated with daily distress of medical practitioners? and 3) Are levels of professional equity, daily distress, and career satisfaction of physicians different by gender and payment methods? In 2011, Physicians practicing in the Saskatoon Health Region, the largest health authority of Saskatchewan, Canada, completed a questionnaire evaluating their perceptions of professional equity and daily distress. In total, 382 (48.1%) physicians participated in the study. Response bias was tested and found to be negligible. The study identified that physicians paid by APP perceived higher professional equity (fair economic rewards and appropriate recognition) in comparison to those paid by FFS. Particularly, family practitioners (FPs) paid by APP perceived higher professional equity than those FPs paid by FFS. The payment method was identified as a factor associated with distress; lower levels of daily distress were predicted among physicians paid by APP who see high proportions of patients with complex conditions. Notwithstanding, female physicians had poorer well-being indicators and the impact of APP on professional equity was only distinguished among males. A potential unequal impact of APP must be recognized between female and male physicians.
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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 | 0,005 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».