What Gets Measured Gets Counted: Food, Nutrition, and Hydration Non-Compliance in Ontario Long-Term Care Homes and the Role of Proactive Compliance Inspections, 2024
Notice bibliographique
Résumé
Food and nutrition services are critical to the health of long-term care home (LTCH) residents, yet little is known about how regulatory inspections detect non-compliance with Food, Nutrition, and Hydration (FNH) standards. We conducted a cross-sectional study of administrative inspection data from all licensed LTCHs in Ontario, Canada. One inspection report was randomly selected per LTCH, yielding a sample of 623 LTCHs. The data were collected for the period spanning 1 January 2024 to 31 December 2024. The primary exposure was use of the FNH inspection protocol, and the outcome was FNH non-compliance, defined as at least one Written Notification or Compliance Order. Statistical analyses included chi-square tests for categorical variables and independent samples t-tests (including Welch’s t-tests where appropriate) for continuous variables, with effect sizes (Φ, Cramer’s V, Cohen’s d) reported to complement p-values. This study did not require research ethics review under Western University policy, consistent with Canada’s Tri-Council Policy Statement (TCPS 2, Article 2.2) regarding use of publicly available data. FNH non-compliance was identified in 12.2% (n = 76) of all LTCHs, and in 43.7% of those using the FNH protocol. Use of the FNH protocol was associated with a higher likelihood of detecting FNH non-compliance compared with other inspection protocols (p < 0.001, Φ = 0.55). LTCH ownership and inspection type were also associated with detection patterns. This exploratory study provides the first province-wide analysis of FNH non-compliance in Ontario LTCHs. Findings suggest that inspection protocols influence detection of FNH issues, underscoring the need for further comparative and qualitative research to understand the organizational factors underlying non-compliance.
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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 | 0,016 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».