Consistency of priorities for quality improvement for nursing homes in Italy and Canada: A comparison of optimization models of resident satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
The paper seeks to identify aspects of care that may be easily modified to yield a desired level of improvement in residents' overall satisfaction with nursing homes, comparing data across Canada and Italy. Using a structured questionnaire, 681 and 1116 nursing home residents were surveyed in Ontario in 2009 and in Tuscany in 2012, respectively. Fourteen items were common to the surveys, including willingness to recommend (WTR), which was used as the dependent variable and measure of global satisfaction. The other analogous items were entered as covariates in ordinal logistic regression models predicting residents' WTR in each jurisdiction separately. Regression coefficients were then incorporated into a constrained nonlinear optimization problem selecting the most efficient combination of predictors necessary to increase WTR by as much as 15%. Staff-related aspects of care were selected first in the optimization models of each jurisdiction. In Ontario, to improve WTR the primary focus should be on staff relationships with residents, while in Tuscany it was the technical skill and knowledge of staff that was selected first by the optimization model. Different optimization solutions might mean that the strategies required to improve global satisfaction in one jurisdiction could be different than those for the other jurisdictions. The optimization model employed provides a novel solution for prioritizing areas of focus for quality improvement for nursing homes.
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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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».