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Enregistrement W6981219108

Does the Profit Motive Matter? COVID-19 \nPrevention and Management in Ontario \nLong-Term-Care Homes

2021· article· en· W6981219108 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueProject Muse (Johns Hopkins University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean Union Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService qualityEconomic shortageNon profitTelecommuting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans cet article, nous présentons quelques éléments de preuve que les fournisseurs de soins de longue durée à but lucratif ont eu de moins bons résultats dans la gestion de la pandémie de la COVID-19. Nous avançons deux séries d'arguments théoriques qui prédisent la variation dans la qualité du service selon le type de fournisseur: ceux qui ont trait à l'institution contractante (concurrence novatrice versus concurrence érosive) et ceux qui s'intéressent aux caractéristiques organisationnelles des acteurs à but lucratif, sans but lucratif et gouvernementaux (recherche de profit, interfinancement et investissement futur). Nous mettons ces arguments en contexte en discutant les façons dont les contrats sont attribués dans le cas des soins de longue durée en Ontario. Cette analyse nous pousse à exclure les arguments institutionnels et à conserver, comme nos trois hypothèses, les arguments sur les caractéristiques organisationnelles. En utilisant les données relatives à l'épidémie à partir de février 2021, nous constatons que les établissements de soins de longue durée gouvernementaux ont surpassé les établissements à but lucratif et sans but lucratif dans la gestion de l'épidémie, ce qui concorde avec une conclusion antérieure par Stall et ses collègues (2020). Ces résultats concordent avec les attentes dérivées de deux arguments théoriques – la recherche du profit et l'interfinancement – mais pas avec le troisième, celui de l'investissement futur. Abstract: We introduce evidence that for-profit long-term-care providers are associated with less successful outcomes in coronavirus disease 2019 outbreak management. We introduce two sets of theoretical arguments that predict variation in service quality by provider type: those that deal with the institution of contracting (innovative competition vs. erosive competition) and those that address organizational features of for-profit, non-profit, and government actors (profit seeking, cross-subsidization, and future investment). We contextualize these arguments through a discussion of how contracting operates in Ontario long-term care. That discussion leads us to exclude the institutional arguments while retaining the arguments about organizational features as our three hypotheses. Using outbreak data as of February 2021, we find that government-run long-term-care homes surpassed for-profit and non-profit homes in outbreak management, consistent with an earlier finding from Stall et al. (2020). Non-profit homes outperform for-profit homes but are outperformed by government-run homes. These results are consistent with the expectations derived from two theoretical arguments—profit seeking and cross-subsidization—and inconsistent with a third—capacity for future investment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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