The Association Between the Presence of Medical Care and Resident Outcomes in Canadian Nursing Homes: a Retrospective Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The quality of medical care provided to older residents in nursing homes may depend upon available staffing models; this study examined the relationship between physician and nurse practitioner (NP) presence, care involvement, and resident outcomes. The secondary analysis of data collected in the Translating Research in Elder Care (TREC) study during 2019-20 included items on daily presence of physicians and NPs on units, physician involvement in care planning, and ability to contact physician or NP when necessary linked to routinely collected Resident Assessment Instrument-Minimum Data Set version 2.0 data. Eight logistic regression models tested the association between measures of staffing involvement and each outcome (antipsychotic use without indication (APM), physical restraint use, hospital transfers, and polypharmacy). The sample consisted of 10,888 residents across 320 care units in 90 facilities. Of the units, 277 (86%) reported a physician or NP visited daily, 160 (72.1%) reported that the physician was involved in care planning, and 318 (99%) units reported that the physician or NP could be reached when needed. Following adjustment for multiple confounding variables, there were no statistically significant associations between presence/involvement of medical professionals and resident outcomes (for example, physician or NP presence on the unit and hospitalization transfers [AOR=1.17, 95% CI: 0.46-3.10] or polypharmacy [AOR=1.37, 95% CI: 0.64-2.93]). We found non-significant associations between medical staff presence and involvement and selected resident outcomes, suggesting either the presence of many unaccounted for confounding inter-related resident-care provider variables or underlying insensitivity of the available data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».