Differences in Care Provided in Urban and Rural Nursing Homes in the United States: Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Despite evidence acknowledging disadvantages in care provided to older adults in rural nursing homes (NHs) in the United States, since 2010, no literature review has focused on differences in care provided in urban versus rural NHs. In the current study, we examined these differences by searching U.S. English-language peer-reviewed articles published after 2010 on differences in care quality in urban and rural NHs. We followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines and used the Newcastle-Ottawa Scale for quality appraisal. We conducted full-text abstraction of 56 (of 286) articles, identifying 10 relevant studies. Metric specification of urban/rural location varied, and care quality measures were wide-ranging, making it difficult to interpret evidence. Limited evidence supported that rural NHs, compared to urban NHs, provided sparse mental health support and limited access to hospice care after controlling for facility and resident characteristics. Our review highlights the need for more research examining differences in quality of care between urban and rural NHs and raises several issues in current research examining urban/rural NH differences where future work is needed. [Journal of Gerontological Nursing, 47(12), 48–56.]
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».