Exploring the Quality Performance of Ethno-Specific and Mainstream Not-For-Profit Long-Term Care Homes in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this retrospective study was to determine how ethno-specific not-for-profit long-term care (LTC) homes in Ontario perform in comparison to mainstream not-for-profit LTC homes using nine RAI-MDS 2.0 quality indicators. Publicly available data from three sources: the Canadian Institute for Health Information "Your Health System: In Depth" database from the Continuing Care Reporting System, data on Ontario ethno-specific not-for-profit LTC homes from the Home and Community Care Support Services, and data on home and ownership records from the Ministry of Long-Term Care “Public Reporting” website, between 2017-2022, were retrieved and analyzed. Descriptive analysis suggests that for all quality indicators, except for improved physical functioning, ethno-specific not-for-profit LTC homes performed better, with fewer residents experiencing adverse health outcomes. Significance testing suggests that four quality indicators were statistically different between not-for-profit ethno-specific and mainstream LTC homes. Specifically, ethno-specific LTC homes had a smaller percentage of residents experiencing pain, falls in the last 30 days, and worsening depressive moods, while mainstream LTC homes had a higher percentage of residents experiencing improved physical functioning. The study findings aim to inform future research on interventions and policy adaptations to enhance the overall quality of care for culturally, religiously, and ethnically diverse older adults living in Ontario’s LTC homes.
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 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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».