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Enregistrement W2008099397 · doi:10.1002/rnj.94

Impact of Voluntary Accreditation on Short-Stay Rehabilitative Measures in U.S. Nursing Homes

2013· article· en· W2008099397 sur OpenAlex
Laura M. Wagner, Shawna M. McDonald, Nicholas G. Castle

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueRehabilitation Nursing · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionAgency for Healthcare Research and QualityRTI International
Mots-clésAccreditationMedicineCertificationNursingRehabilitationHealth careDeliriumCommissionMEDLINEQuality assurancePhysical therapyMedical educationIntensive care medicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine accreditation from nursing homes accredited by the Commission on Accreditation of Rehabilitation Facilities (CARF) and whether this is associated with improved rehabilitation care. DESIGN: Cross-sectional association of CARF accreditation and quality. METHODS: Comparison of the short-stay quality measures (influenza and pneumococcal vaccination; pain; delirium; pressures sores; five-star quality and health inspection scores) between the sample of 246 CARF-accredited homes compared with the 15,393 nursing homes in the 2010 On-Line Survey Certification of Automated Records (OSCAR). FINDINGS: CARF-accredited nursing homes demonstrate better quality with regard to the short-stay quality measures. CONCLUSIONS: Approaches beyond traditional regulation and governmental inspections are necessary to improve the quality of care in nursing homes. CLINICAL RELEVANCE: During a patient's rehabilitation stay, minimizing iatrogenic complications is paramount. Given the findings of this study, it is unfortunate that very few nursing homes are CARF accredited.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,402 · 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