A comparison of home care quality indicator rates in two Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home care is becoming an increasingly vital sector in the health care system yet very little is known about the characteristics of home care clients and the quality of care provided in Canada. We describe these clients and evaluate home care quality indicator rates in two regions. METHODS: A cross-sectional analysis of assessments completed for older (age 65+) home care clients in both Ontario (n = 102,504) and the Winnipeg Regional Health Authority (n = 9,250) of Manitoba, using the Resident Assessment Instrument for Home Care (RAI-HC). This assessment has been mandated for use in these two regions and the indicators are generated directly from items within the assessment. The indicators are expressed as rates of negative outcomes (e.g., falls, dehydration). Client-level risk adjustment of the indicator rates was used to enable fair comparisons between the regions. RESULTS: Clients had a mean age of 83.2 years, the majority were female (68.6%) and the regions were very similar on these demographic characteristics. Nearly all clients (92.4%) required full assistance with instrumental activities of daily living (IADLs), approximately 35% had activities of daily living (ADL) impairments, and nearly 50% had some degree of cognitive impairment, which was higher among clients in Ontario (48.8% vs. 37.0%). The highest quality indicator rates were related to clients who had ADL/rehabilitation potential but were not receiving therapy (range: 66.8%-91.6%) and the rate of cognitive decline (65.4%-76.3%). Ontario clients had higher unadjusted rates across 18 of the 22 indicators and the unadjusted differences between the two provinces ranged from 0.6% to 28.4%. For 13 of the 19 indicators that have risk adjustment, after applying the risk adjustment methodology, the difference between the adjusted rates in the two regions was reduced. CONCLUSIONS: Home care clients in these two regions are experiencing a significant level of functional and cognitive impairment, health instability and daily pain. The quality indicators provide some important insight into variations between the two regions and can serve as an important decision-support tool for flagging potential quality issues and isolating areas for improvement.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».