A Participatory Approach to Understanding and Measuring Patient Satisfaction in a Primary Care Teaching Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient satisfaction is a complex, multidimensional concept that is difficult to measure. However, there is agreement that understanding the expectations of a patient community or "what is important to them" is an essential consideration. We chose a participatory approach to address patient satisfaction in the context of a primary care teaching clinic. OBJECTIVES: The objectives of this project were to use a participatory research team of patients staff and researchers to (1) adapt an existing patient satisfaction questionnaire (PSQ) to the specific cultural and organizational elements ofa primary care teaching clinic, (2) administer the revised questionnaire and use the findings as a tool for organizational improvement, with the ultimate goal of increasing patient satisfaction, and (3) ensure that all decision making involved patients and staff to empower them in the process of organizational change. METHODS: We used an iterative, mixed methods approach to conduct this project. An interdisciplinary committee composed of members of the patient community, clinical and administrative staff, and researchers worked together as the primary decision making body. RESULTS: We modified a preexisting questionnaire to address the unique care delivery model of the clinic, issues of cultural sensitivity, and the need for simplified language and response format. Patient dissatisfaction was found to center on continuity and access to care. CONCLUSIONS: The participatory approach was critical to our success in understanding and measuring patient satisfaction from the patients' perspective. The involvement of the interdisciplinary committee and the high level of joint decision making in this project represents a unique contribution to assessing primary care patient satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».