Quality Indicator Rates for Seriously Ill Home Care Clients: Analysis of Resident Assessment Instrument for Home Care Data in Six Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Background: Few measures exist to assess the quality of care received by home care clients, especially at the end of life. Objective: This project examined the rates across a set of quality indicators (QIs) for seriously ill home care clients. Design: This was a cross-sectional descriptive analysis of secondary data collected using a standardized assessment tool, the Resident Assessment Instrument for Home Care (RAI-HC). Setting/Subjects: The sample included RAI-HC data for 66,787 unique clients collected between January 2006 and March 2018 in six provinces. Individuals were defined as being seriously ill if they experienced a high level of health instability, had a prognosis of less than six months, and/or had palliative care as a goal of care. Measurements: We compared individuals with cancer (n = 21,119) with those without cancer (n = 47,668) on demographic characteristics, health-related outcomes, and on 11 QIs. Results: Regardless of diagnosis, home care clients experienced high rates (i.e., poor performance) on several QIs, namely the prevalence of falls (cancer = 42.4%; noncancer = 55%), daily pain (cancer = 48.3%; noncancer = 43.2%), and hospital admissions (cancer = 48%; noncancer = 46.6%). The QI rates were significantly lower (i.e., better performance) for the cancer group for three out of the 11 QIs: falls (absolute standardized difference [SD] = 0.25), caregiver distress (SD = 0.28), and delirium (SD = 0.23). Conclusions: On several potential QIs, seriously ill home care clients experience high rates, pointing to potential areas for quality improvement across Canada.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».