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Enregistrement W4297184014 · doi:10.1111/jan.15446

The role of community‐level characteristics in comparing United States hospital performance by magnet designation: A propensity score matched study

2022· article· en· W4297184014 sur OpenAlexaff
Terri Menser, Hanadi Hamadi, Sheila A. Boamah, Katherine Dorsey, Mei Zhao, Aaron Spaulding

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcMaster UniversityHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropensity score matchingOddsMedicaidPurchasingValue-Based PurchasingOdds ratioMedicineCommunity hospitalLogistic regressionHealth careNursingPsychologyBusinessFamily medicineMarketingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To assess the impact of community-level characteristics on the role of magnet designation in relation to hospital value-based purchasing quality scores, as health disparities associated with geographical location could confound hospitals' ability to meet outcome metrics. DESIGN: This cross-sectional study was carried out between October 2021 and March 2022 using data from 2016 to 2021. METHODS: Propensity score analysis was used to match hospital and community-level characteristics, implementing nearest neighbour matching to adjust for pre-treatment differences between magnet and non-magnet hospitals to account for multi-level differences. Secondary data were obtained from all operational acute-care facilities in the United States that participated in the Centers for Medicare and Medicaid Services' hospital value-based purchasing (HVBP) program. Dependent variables were the four value-based purchasing domains that comprise the Total Performance Score (TPS; Clinical Care, Person and Community Engagement, Safety, and Efficiency and Cost Reduction). RESULTS: Magnet hospitals had increased odds for better scores in the HVBP domains of Clinical Care and Person and Community Engagement, and decreased odds for having better Safety. However, no statistically significant difference was found for the Efficiency domain or the TPS. CONCLUSION: Measuring performance equitably across organizations of various sizes serving diverse communities remains a key factor in ensuring distributive justice. Analysing the TPS components can identify complex influences of community-level characteristics not evident at the composite level. More research is needed where community and nurse-level factors may indirectly affect patient safety. IMPACT: This study's findings on the role of community contexts can inform policymakers designing value-based care programs and healthcare management administrators deliberating on magnet certification investments across diverse community settings. NO PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: For this study of US hospitals' organizational performance, we did not engage members of the patient population nor the general public. However, the multi-disciplinary research team does include diverse perspectives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil0,346

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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