Staffing Instability and Functional Decline in Long-Stay Nursing Home Residents with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Staffing instability in nursing homes may have adverse outcomes for residents with Alzheimer’s disease and related dementias (ADRD), yet most prior work has focused on average staffing levels. We linked Payroll Based Journal data to Minimum Data Set assessments from 15,828 facilities from 2018-2022 to examine associations between changes in staffing instability and care outcomes among long-stay residents with ADRD. The primary exposure was the quarterly number of “low outlier days” (LOD), defined as days with total direct care hours per resident at least 20% below the facility’s quarterly mean. We used an event study framework leveraging variation in the timing of changes in LOD, with facility and quarter fixed effects, adjusting for time-varying characteristics (overall staffing hours, staffing composition, mean census, resident case mix, resident COVID-19 cases), and weighting by the ADRD resident census. A 10-day increase in LOD was associated with a 0.5 percentage point (pp) increase in the share of residents with ADRD experiencing decline in Activities of Daily Living, a 0.3pp increase in worsened ability to move independently, a 0.2pp increase in significant weight loss, and a 0.1pp increase in pressure ulcers (all p<.001), but was not significantly associated with preventable hospitalizations or antipsychotic prescribing. Associations were largest for instability in certified nursing assistant (CNA) staffing, followed by licensed practical nurses and registered nurses, which aligns with CNAs’ roles in mobility and feeding assistance. These findings suggest that beyond increasing the quantity of staffing, reducing day-to-day instability should be a target for quality improvement.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».