Improving patient satisfaction with time spent in an orthopedic outpatient clinic.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine if patient satisfaction can be improved by changing patients' expectations of the clinic visit and by decreasing the total time spent in the clinic. DESIGN: A prospective comparative analysis carried out in 4 phases. SETTING: An university-affiliated orthopedic outpatient clinic. PATIENTS: All patients seen in the orthopedic outpatient clinic were eligible. Phase 1 determined the total clinic time required by patient type; phase 2 assessed baseline satisfaction; phase 3 altered patients' expectations; and phase 4 altered patients' expectations and scheduled visits by patient type. INTERVENTION: Patient questionnaires. MAIN OUTCOME MEASURE: Patient satisfaction with time spent in the clinic. RESULTS: Of 708 distributed questionnaires, 622 (88%) were completed (547 totally complete, 75 partially complete). Total time spent in the clinic decreased across phases 2, 3 and 4 (mean 99.2, 94.7 and 85.2 minutes, respectively, but was significantly different only between phases 3 and 4; p = 0.05, Duncan's multiple range test). The percentage of patients who rated their waiting time as "excellent" increased across phases 2, 3 and 4 (14.6%, 18.8% and 31.1%, respectively; p = 0.0004, chi 2 test). CONCLUSION: Patient satisfaction can be improved by altering patient expectations and by decreasing the total time spent in clinic.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 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 ».