Deficiency citations for physical restraint use in nursing homes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The average percentage of residents restrained in nursing homes is approximately 20%. Facilities that do not meet Health Care Financing Administration standards for restraint use may be issued a deficiency citation. This article investigates which structure and process factors of nursing homes are associated with a deficiency citation for restraint use. METHODS: Nationally representative data from the 1997 On-line Survey Certification of Automated Records are used, first, to provide descriptive analyses, and second, for logistic regression analyses of structure and process factors associated with a deficiency citation for restraint use. RESULTS: A total of 2,321 facilities were found to have at least one restraint deficiency citation, and 14,703 had none. After controlling for seven other key variables, five structural factors and six process factors are significant. The structural factors--larger bed size, for-profit ownership, and hospital based--were significantly associated with a higher likelihood of a deficiency citation for restraint use; whereas higher numbers of full-time equivalent specialists per resident and nurse aide training were significantly associated with a lower likelihood. The process factors--suctioning therapy, pain management, and bladder training--were significantly associated with a lower likelihood of a deficiency citation for restraint use; whereas intravenous therapy, higher use of catheters, and physical restraints were significantly associated with a higher likelihood of a deficiency citation. DISCUSSION: This analysis establishes linkages between structures and processes and the outcome of a deficiency citation for restraint use. The structural results may have some utility for regulators. They could be used to develop a specific program to target facilities most commonly found to have inappropriate restraint use. The process results may have some utility for providers who could use the information to target residents for review of inappropriate restraint use.
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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 | 0,000 |
| 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 ».