Validation of Resource Utilization Groups Version III for Home Care (RUG-III/HC)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The case-mix system Resource Utilization Groups version III for Home Care (RUG-III/HC) was derived using a modest data sample from Michigan, but to date no comprehensive large scale validation has been done. OBJECTIVES: This work examines the performance of the RUG-III/HC classification using a large sample from Ontario, Canada. METHODS: Cost episodes over a 13-week period were aggregated from individual level client billing records and matched to assessment information collected using the Resident Assessment Instrument for Home Care, from which classification rules for RUG-III/HC are drawn. The dependent variable, service cost, was constructed using formal services plus informal care valued at approximately one-half that of a replacement worker. RESULTS: An analytic dataset of 29,921 episodes showed a skewed distribution with over 56% of cases falling into the lowest hierarchical level, reduced physical functions. Case-mix index values for formal and informal cost showed very close similarities to those found in the Michigan derivation. Explained variance for a function of combined formal and informal cost was 37.3% (20.5% for formal cost alone), with personal support services as well as informal care showing the strongest fit to the RUG-III/HC classification. CONCLUSIONS: RUG-III/HC validates well compared with the Michigan derivation work. Potential enhancements to the present classification should consider the large numbers of undifferentiated cases in the reduced physical function group, and the low explained variance for professional disciplines.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».