Effets de la suppression des mesures incitatives s’ajoutant à la rémunération à l’acte sur les services spécialisés liés aux maladies chroniques : une analyse des séries chronologiques
Bibliographic record
Abstract
Introduction On sait que les modèles de rémunération des médecins ont des répercussions sur la nature et le volume des services offerts. Notre objectif était d’étudier les effets de la suppression d’un incitatif financier, la prime à la rémunération à l’acte, sur la prestation de services de suivi des maladies chroniques par des spécialistes en médecine interne, en cardiologie, en néphrologie et en gastroentérologie. Méthodologie Nous avons recueilli des données administratives liées aux soins de santé pour la période du 1er avril 2013 au 31 mars 2017 à partir des bases de données de l’Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) en Ontario (Canada). Nous avons effectué une analyse des séries chronologiques avant et après le retrait de la prime à la rémunération à l’acte, le 1er avril 2015. La variable principale de résultat était le nombre total de visites mensuelles pour des services de suivi des maladies chroniques. Les variables secondaires de résultat étaient les visites mensuelles pour l’ensemble des services de suivi ainsi que les consultations de nouveaux patients. Nous avons comparé des spécialistes en médecine interne, en cardiologie, en néphrologie et en gastroentérologie exerçant pendant la période visée par l’étude avec des spécialistes en pneumologie, en hématologie, en endocrinologie, en rhumatologie et en maladies infectieuses, qui pouvaient quant à eux continuer à percevoir la prime. Nous avons choisi ce groupe de comparaison car ce sont également des sous-spécialités en médecine interne et elles offrent des services similaires. Résultats Le nombre de visites consacrées au suivi des maladies chroniques a diminué de façon importante après le retrait de la prime à la rémunération à l’acte, mais il n’y a pas eu de diminution du nombre total de visites de suivi. Une baisse importante des consultations avec de nouveaux patients a également été constatée. Aucun changement n’a été observé dans le groupe de référence. Conclusion La diminution du volume des visites de suivi des maladies chroniques peut s’expliquer par le fait que les critères de diagnostic ont été moins souvent remplis plutôt que par une réduction réelle des services fournis. Les effets potentiels sur les résultats pour les patients exigent d’être examinés de manière plus approfondie.
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 | 0.012 | 0.057 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".