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Enregistrement W3121753225 · doi:10.3389/fpubh.2020.582405

Care Deficiencies and Super-Organization of American Nursing Homes in Hospital Referral Region

2021· article· en· W3121753225 sur OpenAlexaff
Tyler Pittman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralMedicaidNursingMedicineNursing homesFamily medicineUnderwritingGovernment (linguistics)Health careBusinessPolitical scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Super-organization has been associated with worse care quality in nursing homes. Previous research on the chain ownership of American nursing homes excluded government facilities in public-private partnerships, and focused on corporate entities. This longitudinal study proposes a novel method of demarcating the latent ownership networks of for-profit, government and non-profit nursing homes in the United States through use of open data and social network analysis. Facility characteristics and care quality measures were analyzed from an ecological cohort of 9,001 American nursing homes that had a registered organization for owner, and were reimbursed through Medicare or Medicaid. Information was obtained from the Nursing Home Compare open datasets at five semi-annual processing dates from March 2016 to March 2018. Ownership networks of American nursing homes were constructed using the exact legal name of registered organizations. As hospital discharge is a routine admission source of nursing home residents, hospital referral region was actualized to demarcate focal area. Utilizing Bayesian hierarchical models, the association between nursing home super-organization in hospital referral region (inferred by degree-based centrality and Herfindahl-Hirschman Index) to scope of cited care deficiencies (denoted by Total Weighted Health Survey Score) was explored. The percentage of nursing homes having super-organization increased from 56.8 to 56.9% over the 2-year period. During this interval, the mean size of nursing home ownership group in hospital referral region increased from 3.11 to 3.23 facilities. Overall, super-organization in hospital referral region was not associated with care deficiencies in American nursing homes. However, being part of an ownership group with more facilities was beneficial for care quality among nursing homes with super-organization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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