Informing Policy from Prices: An Overview of California Nursing Homes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The rising cost of healthcare along with the aging demographic requires the attention of policy makers. The United States’ nursing home industry is costly to older adults, requiring many to resort to government funded Medicare to offset these costs. This study aims to understand determinants of nursing home prices in the state of California. Variables included in the analysis are selected based on previous literature on the costs of nursing homes in the US. Methods: The data were analyzed using a multi-variable regression analysis. The analysis sample included 1,121 nursing homes across California, using facility level and governmental data that is publically available for the years of 2016-2017. Data collected included financial indicators (net income), ownership (for-profit, non-profit) represented as a dummy variable, occupancy rates, reimbursement rates (Medicare & Medicaid), staffing, quality and competition variables such as nursing homes per county. Results: The regression analysis indicated that ownership type (for-profit), competition and occupancy rates have a negative significant effect on nursing home prices. Whereas, reimbursement rates of both Medicare and Medicaid, home income and staffing levels have a positive significant effect, driving further nursing home prices. Conclusion: The study aimed to understand the relevant variables that influence nursing home prices in the state of Califronia. The regression analysis yielded significant results for various factors including reimbursement rates, occupancy rates and the number of nursing homes per county. However, a notable limitation to the study is the inability to generalize these factors to the rest of the US due to state specific health policies. Determinants such as reimbursement rates and nursing homes per county vary by governmental decisions, therefore, a comprehensive policy tool could be designed to alter nursing home costs through state health policies.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».