The effect of government payment methods on nursing home rehabilitation treatment and resident discharge outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
The research presented in this dissertation examines government payment systems for nursing home care in Canada and the United States. The focus for this research is on nursing home provider behavior and nursing home resident treatment. Three empirical studies were conducted to find out: (1) how responsive nursing home providers are to economic incentives associated with different government payment systems; (2) how different payment systems affect resident access to physical and occupational rehabilitation therapy; and (3) which payment systems lead to better or worse resident outcomes, measured by discharges from nursing home to home, hospital, or death. Resident level data were obtained from the Minimum Data Set - Resident Assessment Instrument for nursing homes (MDS). Data representing all nursing home residents in 8 states, and the Canadian province of Ontario are used to examine these questions. The central findings of the three studies are that: (1) nursing homes differentiate between nursing home residents on the basis of payment source; (2) nursing homes are highly responsive to economic incentives associated with different payment systems; and (3) even where some payment methods improve resident access to rehabilitation therapy, it is not obvious that the same payment methods also lead to improved resident outcomes. Though there are substantive limitations to this research, the results are consistent across a variety of different study populations and model specifications. This study provides the only empirical evidence of the effect of payment incentives on nursing home rehabilitation care.
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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 | 0,012 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».