The Impact of the Long-term Care Homes Act and Public Reporting on Physical Restraint and Potentially Inappropriate Antipsychotic Use in Ontario’s Long-term Care Homes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We report on the impact of two system-level policy interventions (the Long-Term Care Homes Act [LTCHA] and Public Reporting) on publicly reported physical restraint use and non-publicly reported potentially inappropriate use of antipsychotics in Ontario, Canada. METHODS: We used interrupted time series analysis to model changes in the risk-adjusted use of restraints and antipsychotics before and after implementation of the interventions. Separate analyses were completed for early ([a] volunteered 2010/2011) and late ([b] volunteered March 2012; [c] mandated September 2012) adopting groups of Public Reporting. Outcomes were measured using Resident Assessment Instrument Minimum Data Set (RAI-MDS) data from January 1, 2008 to December 31, 2014. RESULTS: For early adopters, enactment of the LTCHA in 2010 was not associated with changes in physical restraint use, while Public Reporting was associated with an increase in the rate (slope) of decline in physical restraint use. By contrast, for the late-adopters of Public Reporting, the LTCHA was associated with significant decreases in physical restraint use over time, but there was no significant increase in the rate of decline associated with Public Reporting. As the LTCHA was enacted, potentially inappropriate use of antipsychotics underwent a rapid short-term increase in the early volunteer group, but, over the longer term, their use decreased for all three groups of homes. CONCLUSIONS: Public Reporting had the largest impact on voluntary early adopters while legislation and regulations had a more substantive positive effect upon homes that delayed public reporting.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».