Retrospective and Forecasting Analysis of Increased Long Term Care Demand in Niagara
Notice bibliographique
Résumé
A problem exists within the Canadian healthcare system as many patients experience longer lengths of stay (LOS) in acute care (AC) and complex care (CC) beds within hospitals because of a lack of long term care (LTC) facilities. The purpose of this study was to evaluate the extra days patients wait for placement and assess the benefits of increasing the number of LTC beds. The theoretical framework used was the four-level model of the health care system. Research questions involved 2017-2019 data for the number of LTC beds required to eliminate waits and evaluate beds needed in the future. This study involved using a retrospective quantitative study using hospital-acquired deidentified data from Ontario. Data were input into a forecasting model to assess the number of LTC beds required and forecast the number of beds needed to address future demand. Data demonstrated both a seasonal and periodic increase and indicated the problem would continue to escalate into 2027. In 2019, an average of 120 patients were waiting in hospital for an end destination LTC, and by 2027, if nothing changes, data showed that the number of patients waiting will increase to 509. Results showed that 12 of the 25 medical complexities patients had on their profile predicted extended waits in the hospital for a LTC bed. This study can impact positive social change by advocating for an increase in LTC beds, allowing patients who wait to discharge to appropriate settings timely and better allocation of healthcare dollars in Ontario.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».