Planning the Restructuring of Long-Term Care: The Demand, Need and Provision of Institutional Long-Term Care Beds in Newfoundland and Labrador
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian population is aging. In Newfoundland and Labrador, nursing homes and supervised care facilities provide Long-Term Care (LTC). There may be a mismatch between the provision of LTC beds and clients' needs. To compare the type and annual rate of clients seeking placement to LTC, incident annual cohorts (N = 1,496) in five provincial health regions within Newfoundland and Labrador were compared using objective measures of disability. Client need was assessed using a decision tree and the optimal distribution of LTC beds was determined. Within the four island regions, little difference was observed in degree of disability, but Labrador clients differed from the island regions in age, degree and type of disability. A decision tree suggested that optimal placement was 7% to housing, 34% to supervised care, 17% to supervised care for cognitive impairment and 42% to nursing home care. In Newfoundland and Labrador, institutional LTC is dependent on nursing homes, whereas the major need is for appropriate supervised care for those with modest disability, with or without cognitive impairment. Different approaches to restructuring of long-term care in each region are necessary because of the differences in rates of presentation for LTC and differences in availability of nursing home and appropriate supervised care beds.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».