Complaints in for-profit, non-profit and public nursing homes in two Canadian provinces.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nursing homes provide long-term housing, support and nursing care to frail elders who are no longer able to function independently. Although studies conducted in the United States have demonstrated an association between for-profit ownership and inferior quality, relatively few Canadian studies have made performance comparisons with reference to type of ownership. Complaints are one proxy measure of performance in the nursing home setting. Our study goal was to determine whether there is an association between facility ownership and the frequency of nursing home complaints. METHODS: We analyzed publicly available data on complaints, regulatory measures, facility ownership and size for 604 facilities in Ontario over 1 year (2007/08) and 62 facilities in British Columbia (Fraser Health region) over 4 years (2004-2008). All analyses were carried out at the facility level. Negative binomial regression analysis was used to assess the association between type of facility ownership and frequency of complaints. RESULTS: The mean (standard deviation) number of verified/substantiated complaints per 100 beds per year in Ontario and Fraser Health was 0.45 (1.10) and 0.78 (1.63) respectively. Most complaints related to resident care. Complaints were more frequent in facilities with more citations, i.e., violations of the legislation or regulations governing a home, (Ontario) and inspection violations (Fraser Health). Compared with Ontario's for-profit chain facilities, adjusted incident rate ratios and 95% confidence intervals of verified complaints were 0.56 (0.27-1.16), 0.58 (0.34-1.00), 0.43 (0.21- 0.88), and 0.50 (0.30- 0.84) for for-profit single-site, non-profit, charitable, and public facilities respectively. In Fraser Health, the adjusted incident rate ratio of substantiated complaints in non-profit facilities compared with for-profit facilities was 0.18 (0.07-0.45). INTERPRETATION: Compared with for-profit chain facilities, non-profit, charitable and public facilities had significantly lower rates of complaints in Ontario. Likewise, in British Columbia's Fraser Health region, non-profit owned facilities had significantly lower rates of complaints compared with for-profit owned facilities.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».