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Enregistrement W4377940050 · doi:10.1177/11786329231174745

Long-Term Care Resident Health and Quality of Care During the COVID-19 Pandemic: A Synthesis Analysis of Canadian Institute for Health Information Data Tables

2023· article· en· W4377940050 sur OpenAlex
Luke Turcotte, Caitlin McArthur, Jeff Poss, George Heckman, Lori Mitchell, John N. Morris, Andrea D. Foebel, John P. Hirdes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueHealth Services Insights · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of WaterlooDalhousie UniversityWinnipeg Regional Health AuthorityBrock University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésPandemicMedicineMinimum Data SetLong-term careHealth careFiscal yearHealth services researchEnvironmental healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DemographyFamily medicineGerontologyPublic healthNursingNursing homesDiseaseBusinessFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Long-term care (LTC) homes ("nursing homes") were challenged during the first year of the COVID-19 pandemic in Canada. The objective of this study was to measure the impact of the COVID-19 pandemic on resident admission and discharge rates, resident health attributes, treatments, and quality of care. Design: Synthesis analysis of "Quick Stats" standardized data table reports published yearly by the Canadian Institute for Health Information. These reports are a pan-Canadian scorecard of LTC services rendered, resident health characteristics, and quality indicator performance. Setting and participants: LTC home residents in Alberta, British Columbia, Manitoba, and Ontario, Canada that were assessed with the interRAI Minimum Data Set 2.0 comprehensive health assessment in fiscal years 2018/2019, 2019/2020 (pre-pandemic period), and 2020/2021 (pandemic period). Methods: Risk ratio statistics were calculated to compare admission and discharge rates, validated interRAI clinical summary scale scores, medication, therapy and treatment provision, and seventeen risk-adjusted quality indicator rates from the pandemic period relative to prior fiscal years. Results: Risk of dying in the LTC home was greater in all provinces (risk ratio [RR] range 1.06-1.18) during the pandemic. Quality of care worsened substantially on 6 of 17 quality indicators in British Columbia and Ontario, and 2 quality indicators in Manitoba and Alberta. The only quality indicator where performance worsened during the pandemic in all provinces was the percentage of residents that received antipsychotic medications without a diagnosis of psychosis (RR range 1.01-1.09). Conclusions and implications: The COVID-19 pandemic has unveiled numerous areas to strengthen LTC and ensure that resident's physical, social, and psychological needs are addressed during public health emergencies. Except an increase in potentially inappropriate antipsychotic use, this provincial-level analysis indicates that most aspects of resident care were maintained during the first year of the COVID-19 pandemic.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,316 · 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