Comparison Patients and Staffs Satisfaction in General Versus Special Wards of Hospitals of Jahrom
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Patient satisfaction is the most important indicator of high-quality health care and is used for the assessment and planning of health care. Also, Job satisfaction is an important factor on prediction and perception of organizational manner. The aim of this study is to identify and compare patient and staff satisfaction in general versus special wards. MATERIAL AND METHOD: In order to identify the various indicators of satisfaction and dissatisfaction, a descriptive study (cross sectional) was done to assess patients' satisfaction with in-patient care at Jahrom University of Medical Science hospitals. The sample size was 600 patients that selected by sequential random sampling technique and are close to their discharge from the hospital. Patients were asked to indicate the scale point which best reflected their level of satisfaction with the treatment or service. Also we assess the staff satisfaction (sample size was 408 staffs) in general ward using a researcher made questionnaire. It should be noted that the participants were anonymous and there was no obligation to participation. We tried to set a secure and comfortable environment for filling out the questionnaire. RESULTS: Among 600 patients, 239 (n=38.67%) were men and 368 (61.33%) were female. Number of nurses was 408, of which 135 (33.08%) were men and 273 (66.92%) female. There was a significant correlation between working experience and professional factors of personnel. The mean total patient satisfaction in general and special wards is (2.75±.35, 3.03±.53) respectively. Differences of patient satisfaction in domains such respect, care and confidence in general wards versus special ward were statistically significant, but there was no difference in expect time of patients in these wards. Differences Between the mean patient and staff satisfaction in the general wards versus special wards were statistically significant using independent t-tests (p=.018, p=.029). Spearman test showed a statistically significant correlation between patient and staff satisfaction (p=.044). CONCLUSION: For improving quality of medical services and effective functioning needs maximizing efforts to obtain full patient and staff satisfaction.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».