MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2083059018 · doi:10.1080/08959420802523153

Mom and Pop Versus the Big Boys: Adult Family Homes as Providers of Medicaid-Funded Residential Care

2008· article· en· W2083059018 sur OpenAlexaff
Susan C. Hedrick, Jean Sullivan, Anne Sales, Shelly L. Gray

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicaidStaffingAutonomyBusinessAssisted livingInterviewNursingMedicineFamily medicineHealth carePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares assisted living apartments (ALs), adult residential care facilities (ARCs), and small adult family homes (AFHs) for Medicaid residents in Washington State, with particular emphasis on the settings, staffing, services, and policies of AFHs. We targeted for enrollment all residents entering an AFH, ARC, or AL setting on Medicaid/state funding in a three-county area of Washington State. We obtained information on 199 settings, interviewing administrative and direct care providers. AFHs are smaller than ARCs and ALs and less likely to be part of a chain, with no significant difference in staffing ratios of registered nurses and licensed practical nurses. Sixty-four percent of AFH residents were receiving public funds compared to 32% of AL residents. AFHs report admitting residents with more activities of daily living needs, health conditions, and behavior problems. They are less likely to have autonomy-related policies, and they provide more services and fewer activities. While attention should continue to be paid to staff supports, policy and practice should support the continued role of AFHs, which are of special interest because of their potential to provide more homelike, less costly care but with possible trade-offs compared to larger facilities.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Aging & Social PolicyMême sujetGeriatric Care and Nursing HomesTravaux en français237 207