Effect of Physician Remuneration Fees on Glaucoma Procedure Rates in Canada
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Earlier studies have reported wide regional variability in glaucoma procedure rates, suggesting nonclinical factors influencing procedure rates. This study was designed to investigate the possible influence of fees on procedure rates. METHODS: Databases were accessed to obtain yearly provincial population, procedure and ophthalmologist numbers, and physician fees for trabeculoplasties, trabeculectomies, and glaucoma drainage device (GDD) implantations from 1992 to 2007. Regression models using generalized estimating equation methods were used to evaluate the influence of fees on procedure rates after adjusting for temporal trends and the number of ophthalmologists per 1000 persons with glaucoma. RESULTS: Trends in glaucoma procedure rates and fees varied widely among provinces: decrease of 98% to an increase of 380% for trabeculoplasties, decrease of 72% to an increase of 42% for trabeculectomies, and decrease of 32% to an increase of 1292% for GDD. In 2007, provincial remuneration varied from $125 to $553 for trabeculoplasties, $370 to $748 for trabeculectomies, and $426 to $956 for GDD. The regression models found for every 1000 persons with glaucoma, a $100 increase in fee was associated with 0.68 more trabeculoplasties (P=0.94), 1.2 fewer trabeculectomies (P=0.17), and 0.18 more GDD implantations (P=0.18); and for every additional ophthalmologist per 1000 persons with glaucoma, 53.8 more trabeculoplasties (P=0.24), 0.34 more trabeculectomies (P=0.86), and 0.79 more GDD implantations (P=0.0004). A regression model examining procedure substitution effect did not find any association between relative remuneration and procedure rate. CONCLUSION: Our analysis did not show an influence of physician remuneration fee on procedure rates in Canada during the study period.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».