A Survey of Nursing Home Organizational Characteristics Associated with Potentially Avoidable Hospital Transfers and Care Quality in One Large British Columbia Health Region
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ L’hospitalisation des résidents en maisons de soins infirmiers peut être futile aussi bien que coûteux, et il y a maintenant des preuves qui indiquent que le traitement des résidents des maisons de soins infirmiers en place donne de meilleurs résultats pour certaines conditions. Nous avons examiné les caractéristiques organisationnelles des installations que des récherches précédentes ont montré sont associées à des transferts de l’hôpital potentiellement évitables et avec une meilleure qualité de soins. En conséquence, nous avons mené une enquête transversale de l’administration des maisons de soins infirmiers dans Vancouver Coastal Health, une grande région sanitaire en la Colombie-Britannique. Le sondage portait sur les niveaux de dotation de personnel et l’organisation, l’accès aux médecins, les soins au fin de vie, et les facteurs influençant transferts de l’installation à l’hôpital. Un bon nombre des caractéristiques organisationnels modifiables, associés dans la littérature avec les transferts hospitaliers potentiellement évitables, et de meilleure qualité de soins, sont présents dans les maisons de soins infirmiers en la Colombie-Britannique. Cependant, leur présence n’est pas universelle, et certaines fonctionnalités sont particulièrement en défaut, en particulier l’organisation des soins médicaux et le planification et les services pour la fin de vie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".