Staffing levels in not-for-profit and for-profit long-term care facilities: Does type of ownership matter?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Currently there is a lot of debate about the advantages and disadvantages of for-profit health care delivery. We examined staffing ratios for direct-care and support staff in publicly funded not-for-profit and for-profit nursing homes in British Columbia. METHODS: We obtained staffing data for 167 long-term care facilities and linked these to the type of facility and ownership of the facility. All staff were members of the same bargaining association and received identical wages in both not-for-profit and for-profit facilities. Similar public funding is provided to both types of facilities, although the amounts vary by the level of functional dependence of the residents. We compared the mean number of hours per resident-day provided by direct-care staff (registered nurses, licensed practical nurses and resident care aides) and support staff (housekeeping, dietary and laundry staff) in not-for-profit versus for-profit facilities, after adjusting for facility size (number of beds) and level of care. RESULTS: The nursing homes included in our study comprised 76% of all such facilities in the province. Of the 167 nursing homes examined, 109 (65%) were not-for-profit and 58 (35%) were for-profit; 24% of the for-profit homes were part of a chain, and the remaining homes were owned by a single operator. The mean number of hours per resident-day was higher in the not-for-profit facilities than in the for-profit facilities for both direct-care and support staff and for all facility levels of care. Compared with for-profit ownership, not-for-profit status was associated with an estimated 0.34 more hours per resident-day (95% confidence interval [CI] 0.18-0.49, p < 0.001) provided by direct-care staff and 0.23 more hours per resident-day (95% CI 0.15-0.30, p < 0.001) provided by support staff. INTERPRETATION: Not-for-profit facility ownership is associated with higher staffing levels. This finding suggests that public money used to provide care to frail eldery people purchases significantly fewer direct-care and support staff hours per resident-day in for-profit long-term care facilities than in not-for-profit 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».