Incentive contracts and the compensation of health care providers
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous utilisons un modèle d’agence pour étudier comment, dans un contexte d’asymétrie d’informations, la rémunération d’un médecin devrait être reliée au nombre de patients traités. Les médecins n’ont pas tous la même productivité ; les patients qui ont des besoins homogènes peuvent choisir leur médecin, de sorte qu’à l’équilibre, tous les médecins doivent offrir le même niveau de bénéfices nets (amélioration nette de l’état de santé). Le régulateur qui détermine le schéma de rémunération se préoccupe à la fois de la qualité des soins offerts et du niveau des dépenses encourues. Nous montrons que la solution optimale de second rang donne un schéma de rémunération dans lequel la rémunération marginale par patient augmente avec le nombre de patients. Dans une généralisation du modèle, l’amélioration de l’état de santé du patient peut aussi dépendre des services prescrits par le médecin ; nous examinons comment le coût de ces prescriptions devrait être pris en compte dans le schéma de rémunération.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.007 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".