Hospital Partnerships in Population Health Initiatives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hospitals are expected to fulfill a role in the communities they serve by improving the health of the population in the community as mandated in the Affordable Care Act. One way hospitals achieve this is to create partnerships with diverse organizations, such as local public health departments, state/federal agencies, and other health care organizations. The aim of this study is to examine characteristics of hospitals that developed partnerships based on improving population health. This study utilized the 2015 Population Health Survey, American Hospital Association Database, and Dartmouth Atlas of Health Care. Hospital characteristics included size, ownership status, part of a system, teaching status location, Medicare percentage, Medicaid percentage, average stay length, and inpatient days per 1000 persons. Level of partnership was measured by the hospital's current working relationship with other hospitals/health care systems or local/state/other agencies. Univariate, bivariate, and multivariate regression analyses were used to analyze the relationship between hospital partnerships and organizational characteristics. Hospitals with strong relationships tend to be larger and not-for-profit hospitals, hospitals with system members and located in urban areas, and teaching-affiliated hospitals. This study also found hospital characteristics were related to hospitals' partnerships. Hospitals within health care systems and with high inpatient volume were more likely to report relationships that were stronger. This study provides a systematic and updated look at hospitals' partnership when looking at commitment to population health improvement and contributes to the literature by informing about the greater need to support rural and smaller hospitals with population health outreach activities.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle