Does regulating private long-term care facilities lead to better care? A study from Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the province of Quebec, Canada, long-term residential care is provided by two types of facilities: publicly funded accredited facilities and privately owned facilities in which care is privately financed and delivered. Following evidence that private facilities were delivering inadequate care, the provincial government decided to regulate this industry. We assessed the impact of regulation on care quality by comparing quality assessments made before and after regulation. In both periods, public facilities served as a comparison group. DESIGN: A cross-sectional study conducted in 2010-12 that incorporates data collected in 1995-2000. SETTINGS: Random samples of private and public facilities from two regions of Quebec. PARTICIPANTS: Random samples of disabled residents aged 65 years and over. In total, 451 residents from 145 care settings assessed in 1995-2000 were compared with 329 residents from 102 care settings assessed in 2010-12. INTERVENTION: Regulation introduced by the province in 2005, effective February 2007. MAIN OUTCOME MEASURE: Quality of care measured with the QUALCARE Scale. RESULTS: After regulation, fewer small-size facilities were in operation in the private market. Between the two study periods, the proportion of residents with severe disabilities decreased in private facilities whereas it remained >80% in their public counterparts. Meanwhile, quality of care improved significantly in private facilities, while worsening in their public counterparts, even after controlling for confounding. CONCLUSIONS: The private industry now provides better care to its residents. Improvement in care quality likely results in part from the closure of small homes and change in resident case-mix.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».