Developing quality indicators for in-patient post-acute care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This paper describes an integrated series of functional, clinical, and discharge post-acute care (PAC) quality indicators (QIs) and an examination of the distribution of the QIs in skilled nursing facilities (SNF) across the US. The indicators use items available in interRAI based assessments including the MDS 3.0 and are designed for use in in-patient post-acute environments that use the assessments. METHODS: Data Source: MDS 3.0 computerized assessments mandated for all patients admitted to US skilled nursing facilities (SNF) in 2012. In total, 2,380,213 patients were admitted to SNFs for post-acute care. Definition of the QI numerator, denominator and covariate structures were based on MDS assessment items. A regression strategy modeling the "discharge to the community" PAC QI as the dependent variable was used to identify how to bring together a subset of seven candidate PAC QIs for inclusion in a summary scale. Finally, the distributional property of the summary scale (the PAC QI Summary Scale) across all facilities was explored. RESULTS: The risk-adjusted PAC QIs include indicators of improved status, including measures of early, middle, and late-loss functional performance, as well as measures of walking and changed clinical status and an overall summary functional scale. Many but not all patients demonstrated improvement from baseline to follow-up. However, there was substantial inter-state variation in the summary QI scores across the SNFs. CONCLUSIONS: The set of PAC QIs consist of five functional, two discharge and eight clinical measures, and one summary scale. All QIs can be derived from multiple interRAI assessment tools, including the MDS 2.0, interRAI-LTCF, MDS 3.0, and the interRAI-PAC-Rehab. These measures are appropriate for wide distribution in and out of the United States, allowing comparison and discussion of practices associated with better outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».