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Enregistrement W4312036880 · doi:10.1093/geroni/igac059.2591

THE ASSOCIATION BETWEEN ACCESS TO MEDICAL CARE AND RESIDENT OUTCOMES IN NURSING HOMES

2022· article· en· W4312036880 sur OpenAlexaff
Krittika Bali

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolypharmacyMinimum Data SetLogistic regressionFamily medicineTest (biology)PopulationNursingGerontologyNursing homesEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The nursing home population is vulnerable and medically complex, yet little is known about models of medical service provision and associated quality outcomes. The goal of this study is to examine the association between physician (MD) and nurse practitioner (NP) accessibility and practice sensitive outcomes. This project used data from the Translating Research in Elder Care (TREC) longitudinal study and the routinely collected Resident Assessment Instrument – Minimum Data Set version 2.0 (RAI-MDS 2.0) to test the association between the availability of MDs and NPs in nursing homes (NH) and clinically-relevant resident outcomes of antipsychotic medication (APM) use without indication of psychosis, physical restraint use, hospitalization and emergency department (ED) transfers, and polypharmacy. Eight models were created using logistic regression to test the association between the access measures of daily presence of MD or NP on unit and MDs being involved in care planning and each of the four resident outcomes. The sample consisted of 10,888 residents across 320 units in 92 facilities. Staff from 277 (86%) units reported an MD or NP visited daily and 318 (99%) units reported that the MD or NP could be reached when needed. Following adjustment for multiple confounding variables, there were no associations between either measure of access and any of the resident outcomes. Although we did not find any associations between our measures of access and resident outcomes, additional research which more directly measures physician and NP activities in the NH is required.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,409 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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