The association between the ownership status of Ontario's long-term care homes and the quality of resident care
Notice bibliographique
Résumé
There are nearly 600 long-term care (LTC) homes with approximately 70,000 residents in Ontario. LTC residents are among the frailest and most vulnerable members of society; often they are unable to articulate their needs and wishes because of multiple comorbidities and cognitive decline. The establishment and maintenance of a high quality of care in LTC facilities is vital. The purpose of this dissertation is to contribute an understanding of LTC policies and practices by exploring the relationship between ownership status and the quality of resident care in Ontario. This thesis consists of three manuscripts which explore a variety of methodologies and quality indicators: (1) A systematic review to evaluate the strength of published evidence of a relationship between LTC ownership status and quality of care; (2) An analysis of a Statistics Canada survey to determine the nurse staffing levels in Ontario's LTC facilities; and (3) An examination of the relationship between potentially avoidable hospital visits and LTC ownership status in Ontario, using administrative billing databases. The systematic literature review demonstrated conclusively that for-profit ownership negatively influenced the quality of care in the United States. There was, however, limited evidence to support a categorical statement about LTC ownership in Canada. The analysis of Statistics Canada's Residential Care Facilities Survey found that in 2000, there was no significant difference in registered nurse hours across facility types in Ontario, but for-profit facilities had a slightly higher proportion of unlicensed staff compared to not-for-profit facilities. Finally, using administrative databases, a cohort of newly admitted LTC residents in 2003 was identified to determine the rates of potentially avoidable acute care hospitalizations in Ontario's LTC homes. Residents of for-profit LTC homes were substantially more likely to be hospitalized compared to not-for-profit residents (Adjusted hazard ratio: 1.23, 95% Cl: 1.12--1.34). Conclusions. Increased risk of adverse clinical outcomes in for-profit facilities in Ontario was found despite the finding of significantly little difference in staffing levels. Future efforts are required to identify the causes of this dramatic increase in risk in FP facilities.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».