Quality Changes after Implementation of an Episode of Care Model with Strict Criteria for Physical Therapy in Ontario's Long‐Term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the proportion of residents receiving rehabilitation in long-term care (LTC) homes, and scores on activities of daily living (ADL) and falls quality indicators (QIs) before and after change from fee-for-service to an episode of care model; and to evaluate the effect of the change on the QIs. DATA SOURCES: Secondary data were collected from all LTC homes in Ontario, Canada, between January 1, 2011 and March 31, 2015. Variables of interest were the proportion of residents per home receiving physical therapy (PT), and the scores on seven ADL and one falls QI. STUDY DESIGN: Retrospective, longitudinal study. DATA EXTRACTION: All data were extracted from the Resident Assessment Instrument Minimum Data Set. PRINCIPAL FINDINGS: Fewer residents received PT after the policy change (84.6 percent, 2011; 56.6 percent, 2015). The policy change was associated with improved performance on several ADL QIs. However, having a large proportion of residents receive no PT or little PT was associated with poorer performance on two of the QIs measuring improvement in ADLs [No PT: -0.029 (-0.043 to -0.014); -0.048 (-0.068 to -0.027). PT <45 minutes per week: -0.012 (-0.026 to -0.002); -0.026 (-0.045 to -0.007); p < .01]. CONCLUSIONS: While controversial, the policy and subsequent PT service delivery change appears to be associated with improved performance on several ADL QIs, except in homes where a large proportion of residents receive no PT and low time-intensive PT.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».