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Enregistrement W2404093531 · doi:10.1017/s0714980816000192

Staffing in Ontario’s Long-Term Care Homes: Differences by Profit Status and Chain Ownership

2016· article· fr· W2404093531 sur OpenAlexafffundabout
Amy T. Hsu, Whitney Berta, Peter C. Coyte, Audrey Laporte

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitute of Health Services and Policy ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStaffingLong-term careNursing homesBusinessFor profitProfit (economics)Residential careAssisted Living FacilityNursingFinanceMedicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ L’Ontario compte la plus forte proportion des maisons de soins infirmiers à but lucratif au Canada. Ces maisons de soins infirmiers, connus en Ontario comme maisons de soins de longue durée (SLD), offrent 24 heures de soins de garde et de soins infirmiers aux personnes qui sont incapables de vivre de façon autonome. De plus en plus, ces installations fonctionnent aussi comme membres de chaînes de multi-établissements, mais elles n’ont pas été largement étudiées au Canada. En utilisant des données longitudinales (1996–2011) de l’Enquête sur les établissements de soins résidentiels ( n = 627), notre analyse a révélé des différences perceptibles dans les niveaux du personnel selon le statut de profit et de l’affiliation aux chaînes. Nous avons trouvé que les maisons SLD à but lucratif – en particulier celles appartenant à une chaîne – ont fournies significativement moins d’heures de soins, après l’ajustement des variations de la nécessité des soins pour les résidents. Les résultats de cette étude offrent des nouveaux renseignements sur l’impact de la structure organisationnelle sur les niveaux de personnel dans les foyers de SLD de l’Ontario, et ont des implications pour d’autres juridictions où la présence de plus en plus d’opérateurs privés affiliés à des chaînes a été observée.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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