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Enregistrement W1970672587 · doi:10.1017/s0714980813000615

Nursing Home Characteristics Associated with Resident Transfers to Emergency Departments

2014· article· fr· W1970672587 sur OpenAlexaffabout
Margaret J. McGregor, Riyad B. Abu‐Laban, Lisa A. Ronald, Kimberlyn McGrail, Douglas Andrusiek, Jennifer Baumbusch, Michelle Cox, Kia Salomons, Michael Schulzer, Lisa Kuramoto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2014
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ Cette étude a examiné comment la propriété des maisons de soins infirmiers porte sur les taux de transfert des services urgences (SU), comment les caractéristiques organisationnelles des installations sont réparties entre les groupes de propriété, et comment ces caractéristiques sont associées aux taux de transfert SU. L’échantillon comprenait une cohorte rétrospective de résidents des maisons de soins infirmiers dans la région de Vancouver Coastal Health (n = 13,140). Les taux de transferts SU ont été comparés entre les différents types de propriété des foyers de soins. Pour une analyse exploratoire, des données administratives ont ensuite été liées aux données provenant d’enquêtes auprès des caractéristiques organisationnelles des installations. Taux de transfert brut (SU transferts/100 ans résidents) étaient de 69, 70 et 51, respectivement, dans les installations à but lucratif, celles à but non-lucratif et les installations publiques. Avec des contrôles pour le sexe et l’age, la propriété publique a été associée aux taux de transfert SU inférieurs à ceux des installations à but lucratif et sans but lucratif. Les résultats ont aussi démontré un montant total plus élevé associé aux heures de soins directs infirmières par journée/résident, et la présence de personnel de Allied Health – qui sont présents de manière disproportionnée dans les installations de propriété publique – ont été associés aux taux de transfert inférieurs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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