Implementing a provincial case mix adjusted funding model for inpatient rehabilitation activity: the impact on bed designations
Notice bibliographique
Résumé
Data In the fall of 2002, the Ontario Ministry of Health and Long Term Care (MOHLTC) mandated the collection of National Rehabilitation Reporting System (NRS) data in all designated adult inpatient rehabilitation beds. From these data we developed a case mix grouping methodology with associated weights. Together these are being used to incorporate adult inpatient rehabilitation activity into the Integrated Population Based Allocation (IPBA) hospital funding formula. In Ontario, designated inpatient rehabilitation is typically provided in two sectors. Within the acute care sector, hospitals may or may not have designated rehabilitation beds. Even in hospitals that do not have designated rehabilitation beds, a patient may receive some rehabilitation while an inpatient, or on an outpatient basis. For example, a patient who has just had surgery may be visited by a physiotherapist to increase rangeof-motion and strength while recovering from surgery. Within the rehabilitation hospital sector, facilities typically have designated rehabilitation beds and are usually referred to as rehabilitation hospitals. The care in these facilities is often organized on a programmatic basis, time limited and goal oriented. For example, a facility may have a stroke rehabilitation program that is 6 to 8 weeks long for individuals following stroke. These programs are provided on an inpatient basis and may or may not have an outpatient component at the end. Rehabilitation is also provided in other sectors of the health care system, but not on a designated inpatient basis. Provincial Implementation:
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».