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.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».