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Enregistrement W2069923532 · doi:10.1016/s0840-4704(10)60360-2

Long-Term Care in the St. John's Region: Impact of Single Entry and Prediction of Bed Need

2005· article· en· W2069923532 sur OpenAlexaffabout
Jacqueline McDonald, Jennette Hibbs, Madhuri Reddy, Susan Stuckless, Daria O’Reilly, Brendan J. Barrett, Patrick S. Parfrey

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)Memorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortDemographyNursing homesPopulationLong-term careGerontologyNursingEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1996, the St. John's region had a population of 8,435 > or = 75 years, with 996 nursing home (NH) beds and 550 supervised care (SC) beds. A single entry system to these institutions was implemented in 1995. To determine the impact of the single entry system, the demographic and clinical characteristics of NH residents were assessed in 1997 (N = 1,044) and in 2003 (N = 963). To determine the efficiency of placement and the need for long-term care beds, two incident cohorts requesting placement were studied in 1995/96 (N = 467) and in 1999/2000 (N = 464). Degree of disability was determined using the Residents Utilization Groups III classification (RUG-III) and the Alberta Resident Classification Score (ARCS), and time to placement and to death was measured. In prevalent NH residents, the percentage without RUGS-III disability decreased from 18.5% in 1997 and to 9.9% in 2003. The proportion recommended for NH was 75% in 1995/96 and 72% in 1999/2000, despite the fact that the proportion with RUGS-III disability was 64% in both periods. Using a decision tree, optimal placement for the 1999/2000 cohort was 36% to SC, 20% to SC for the cognitively impaired, and 44% to NH. Predicted need for long-term care beds in 2004 matched poorly with current provision of NH and SC beds, and the mismatch will be worse in 2014. It was concluded that the single entry system was associated with improved appropriateness of NH bed utilization. However, there was a mismatch in need for and provision of institutional long-term care. Investment in the reconfiguration of long-term care beds by case mix and by geography is necessary.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,601
Score d'incertitude au seuil0,794

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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