24/7 Registered Nurse Staffing Coverage in Saskatchewan Nursing Homes and Acute Hospital Use
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ La législation, dans de nombreuses juridictions, nécessite les établissements des soins de longue durée (SLD) d'avoir une infirmière en service 24 heures par jour, 7 jours par semaine. Bien que la recherche considérable existe sur l'intensité SLD de la dotation en personnel infirmier, il n'existe pas de la recherche empirique relative à cette exigence. Notre étude rétrospectif d'observation a comparé des installations en Saskatchewan avec 24/7 RN couverture aux établissements offrant moins de couverture, complétées par divers modèles de dotation des postes de nuit. Les ratios de risque associés à moins de 24/7 couverture RN complété de la dotation infirmière autorisé de nuit, ajusté pour l'intensité de dotation en personnel infirmier et d'autres facteurs de confusion potentiels, étaient de 1,17, IC 95% [0,91, 1,50] et 1.00, IC à 95% [0,72, 1,39], et avec moins de couverture 24/7 RN complété avec soin par aides personnels de nuit, les ratios de risque étaient de 1,46, IC 95% [1,11, 1,91] et 1,11, IC 95% [0,78, 1,58], pour les patients hospitalisés et de visites aux services d'urgence, respectivement. Ces résultats suggèrent que l'utilisation des soins de courte durée peut être influencée négativement par l'absence de la couverture 24/7 RN.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".