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Enregistrement W4365483146 · doi:10.1111/hdi.13085

Estimating the effect of dialysis staffing ratio regulations on mortality and hospitalizations for Medicare hemodialysis patients

2023· article· en· W4365483146 sur OpenAlexvenueno aff
Allan I. Jacob, Conor Norris, Edward Timmons

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStaffingHemodialysisMedicineDialysisEmergency medicineIntensive care medicineInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Eight states and Washington, DC have implemented regulations mandating a minimum ratio between treatment staff and patients receiving hemodialysis in a facility in an effort to improve the quality of hemodialysis treatment. Our investigation examines the association between minimum staffing regulations and patient mortality for four states and hospitalizations for two states that implemented these rules during our sample period. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, AND MEASUREMENTS: We utilized a synthetic difference in differences estimation to analyze the effect of minimum staffing ratios on hemodialysis treatment quality, measured by deaths and hospitalizations for end-stage renal disease patients. We used data gathered by the US Renal Data System and aggregated at the state level. RESULTS: We are unable to find evidence that mandated dialysis staffing ratios area associated with a reduction in mortality or hospitalizations. We estimate a slight reduction in deaths per 1000 patient hours and a slight increase in hospitalizations, but neither are statistically significant. CONCLUSIONS: We were unable to find evidence that minimum staffing ratios for hemodialysis facilities are associated with improved patient outcomes. Our findings highlight the need for future work, studying the impact of these regulations at the facility level.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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