Identifying Star Performers: The Relationship Between Ambitious Targets and Nursing Home Quality Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Setting Targets--Achieving Results (STAR) is a Web-based tool that helps nursing home leadership select annual performance goals, or targets, for a subset of publicly reported quality measures. Previous results demonstrate that nursing homes whose staff implement STAR targets demonstrate greater improvement on the related outcomes. In this analysis, the authors hypothesized that nursing homes whose staff select the most ambitious targets (reflecting large improvement over their current performance) may be more successful in their related quality improvement efforts than homes with less-ambitious targets (reflecting lesser improvement). The authors analyzed data from 7,091 Medicare- or Medicaid-certified nursing homes that set STAR targets in 2005 or 2006 for two quality measures: the proportion of residents who were physically restrained daily and the proportion of high-risk residents with pressure ulcers. Targets were classified as ambitious or less ambitious based on the 75th and 50th rank-ordered percentiles, respectively. Improvement was calculated using four-quarter averages for baseline (the year ending when the target was set) and remeasurement (the subsequent year). The results indicate that nursing homes with ambitious targets demonstrate greater improvement than their peers selecting less-ambitious targets. With limited federal and local resources to assist providers with quality improvement, target values may be a used as a "flag" to help agencies allocate scarce resources to nursing homes committed to quality improvement efforts and with the organizational capacity to improve.
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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 | 0,011 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».