Why Did the Policy to Convert Hospitals Into Facilities Not Work in Japan?
Notice bibliographique
Résumé
The government of Japan formulated measures to significantly reduce the number of hospital beds for long-term care in 2006. In particular, long-term care hospital beds covered by long-term care insurance (sanatorium medical facilities) were to be abolished in 2012, and existing sanatorium medical facilities were to be converted into long-term care insurance services such as geriatric health services facilities. However, the conversion did not progress in spite of various support measures, and the deadline for abolishment was extended. In order to clarify the reason for this, we selected 28 hospitals with 402 or more long-term care beds and 28 health services facilities with 158 or more beds and examined their management philosophies and analyzed the keywords included. The most popular keyword was “community” in both hospitals and facilities. Hospitals had a significantly higher rate of 60.7% (P< 0.05) of including “trust” or “feeling of relief” in their management philosophies. Facilities had higher rates of including any of the terms “return” or “independence” or “home” (32.1%, P= 0.051), and also of including either “service” or “care” (46.1%, P< 0.05). In conclusion, it is suggested that hospitals with long-term care beds differentiate themselves from neighboring facilities in that they are able to simply accept the situation and be responsible for terminal care whenever inpatients may have difficulty returning home. In addition, it seemed difficult for hospitals to convert into health service facilities, the aim of which is to enable residents to return home.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».