NURSING HOME STAFFING DISPARITIES IN DISTRESSED COMMUNITIES DURING PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This repeated measures study aims to examine the extent of US nursing home staffing disparities in distressed communities during the COVID-19 pandemic. The study used 2020-2022 Nursing Home Compare, 2021 LTCFocus, and the Distressed Community Index from the Economic Innovation Group. Mixed-effects models were used for data analysis. Outcomes were quarterly case-mix adjusted hours per resident day (HPRD) of all nursing staff in the last three quarters of 2020 and all of 2021: registered nurses (RN), licensed practical and vocational nurses (LP/VN), and certified nursing aides (CNA). Predictors included 2020 first quarter nurse staffing levels and distressed community index quintile. Covariates were nursing home size (greater or less than 100 beds), 5-star overall rating, Medicaid payer percentage, and non-profit status. Of the 13,845 nursing homes, 70% were for-profit and 50% had over 100 beds. On average, 5-star overall rating of nursing homes was 3.19 (sd=1.41) and Medicaid payer percentage was 60% (sd=23.5%). Compared to pre-pandemic nurse HPRD, average HPRD of the subsequent 7 quarters declined (differences: Total=-0.67, 17%; RN=-0.30, 43%; LP/VN=-0.13, 15%; CNA=-0.26, 11%). Pandemic HPRD were negatively associated with pre-pandemic HPRD (slopes: Total= -0.078; RN= -0.039; LP/VN= -0.010; CNA= -0.062, all p< 0.001). Modeled interactions suggest that declines in HPRD were greatest in the most distressed communities. Analyses showed declines in nursing home staffing levels during the pandemic, with the lowest HPRD and greatest declines observed in the most distressed communities and RNs. Practical significance of the predictors and resident outcomes requires further examination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».