Predicting COVID-19 Cases in US Long-Term Care Facilities (eBook)

An Empirical Study Using Epidemiological Data

(Autor)

eBook Download: PDF
2020 | 1. Auflage
61 Seiten
GRIN Verlag
978-3-346-29202-5 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Predicting COVID-19 Cases in US Long-Term Care Facilities - Metin Baki
Systemvoraussetzungen
29,99 inkl. MwSt
  • Download sofort lieferbar
  • Zahlungsarten anzeigen
Master's Thesis from the year 2020 in the subject Health - Nursing Science - Nursing Management, grade: 1.0, , language: English, abstract: The focus of this paper was to identify factors that increase the probability of COVID-19 cases in nursing homes and to provide an exemplary concept for the application of the findings using machine learning algorithms to allow future research to derive appropriate countermeasures in practice. The findings are based on 13,069 US nursing homes, and the results are mostly consistent with most recent studies around this topic.

Thus, this study provides not only additional evidence for previously studied factors based on a larger population of nursing homes with a holistic approach but also complements these with features not yet examined, such as most importantly the competitive environment of a nursing home.

The findings show evidence of a relationship between COVID-19 infections and fatalities and (1) the size of a nursing home, (2) a facility's age, (3) whether a nursing home is for-profit, (4) whether a nursing home is urban or rural, (5) the number of federal deficiencies, (6) the total amount of fines, (7) the concentration of residents with Medicaid, (8) the share of residents from a racial or ethnic minority, (9) the excess of beds in the respective county of a nursing home, (10) the number of infections per 100,000 people in a county, and (11) the number of deaths per 100,000 people in a county, (12) the occupancy rate, (13) the overall CMS facility rating, (14) the total reported RN staffing levels, (15) the total reported nurse staffing levels and (16) the Herfindahl Index.
Erscheint lt. Verlag 9.11.2020
Verlagsort München
Sprache englisch
Themenwelt Medizin / Pharmazie Pflege
Sozialwissenschaften
Schlagworte Coronavirus • Covid-19 • Data Analysis • Forecasting • Long-Term Care Facilities • Nursing Homes • predicting
ISBN-10 3-346-29202-9 / 3346292029
ISBN-13 978-3-346-29202-5 / 9783346292025
Haben Sie eine Frage zum Produkt?
PDFPDF (Ohne DRM)
Größe: 16,0 MB

Digital Rights Management: ohne DRM
Dieses eBook enthält kein DRM oder Kopier­schutz. Eine Weiter­gabe an Dritte ist jedoch rechtlich nicht zulässig, weil Sie beim Kauf nur die Rechte an der persön­lichen Nutzung erwerben.

Dateiformat: PDF (Portable Document Format)
Mit einem festen Seiten­layout eignet sich die PDF besonders für Fach­bücher mit Spalten, Tabellen und Abbild­ungen. Eine PDF kann auf fast allen Geräten ange­zeigt werden, ist aber für kleine Displays (Smart­phone, eReader) nur einge­schränkt geeignet.

Systemvoraussetzungen:
PC/Mac: Mit einem PC oder Mac können Sie dieses eBook lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. den Adobe Reader oder Adobe Digital Editions.
eReader: Dieses eBook kann mit (fast) allen eBook-Readern gelesen werden. Mit dem amazon-Kindle ist es aber nicht kompatibel.
Smartphone/Tablet: Egal ob Apple oder Android, dieses eBook können Sie lesen. Sie benötigen dafür einen PDF-Viewer - z.B. die kostenlose Adobe Digital Editions-App.

Buying eBooks from abroad
For tax law reasons we can sell eBooks just within Germany and Switzerland. Regrettably we cannot fulfill eBook-orders from other countries.

Mehr entdecken
aus dem Bereich
Lehrbuch für Demenz- und Alltagsbegleitung

von Ingrid Völkel; Marlies Ehmann

eBook Download (2022)
Urban & Fischer Verlag - Lehrbücher
31,99