Long-term Care Facility Variation in the Incidence of Pneumonia and Influenza
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pneumonia and influenza (P&I) increase morbidity and mortality among older adults, especially those residing in long-term care facilities (LTCFs). Facility-level characteristics may affect the risk of P&I beyond resident-level risk factors. However, the relationship between facility characteristics and P&I is poorly understood. To address this, we identified potentially modifiable facility-level characteristics that influence the incidence of P&I across LTCFs. Methods We conducted a retrospective cohort study using 2013–2015 Medicare claims linked to Minimum Data Set and LTCF-level data. Short-stay (<100 days) and long-stay (100+ days) LTCF residents were followed for the first occurrence of hospitalization, LTCF discharge, Medicare disenrollment, or death. We calculated LTCF risk-standardized incidence rates (RSIRs) per 100 person-years for P&I hospitalizations by adjusting for over 30 resident-level demographic and clinical covariates using hierarchical logistic regression. Results We included 1 767 241 short-stay (13 683 LTCFs) and 922 863 long-stay residents (14 495 LTCFs). LTCFs with lower RSIRs had more licensed independent practitioners (nurse practitioners or physician assistants) among short-stay (44.9% vs 41.6%, P < .001) and long-stay residents (47.4% vs 37.9%, P < .001), higher registered nurse hours/resident/day among short-stay and long-stay residents (mean [SD], 0.5 [0.7] vs 0.4 [0.4], P < .001), and fewer residents for whom antipsychotics were prescribed among short-stay (21.4% [11.6%] vs 23.6% [13.2%], P < .001) and long-stay residents (22.2% [14.3%] vs 25.5% [15.0%], P < .001). Conclusions LTCF characteristics may play an important role in preventing P&I hospitalizations. Hiring more registered nurses and licensed independent practitioners, increasing staffing hours, and higher-quality care practices may be modifiable means of reducing P&I in LTCFs.
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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 | 0,000 | 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 ».