Patient assessment of the quality of dental care services in a Nigerian hospital
Notice bibliographique
Résumé
Dental care services are available in many urban communities worldwide where discerning and sophisticated clients expect quality care. Many available studies evaluated satisfaction rather than quality of dental care; others did not reveal the patients’ perception of gaps in the quality of care. Service quality (SERVQUAL) tool assesses quality of service based on the dimensions of tangibles, reliability, responsiveness, assurance and empathy as described by Parasuraman et al. (1985). The aim of this study was to assess the gaps in quality of dental care in a Nigerian government owned dental clinic using an unweighted SERVQUAL tool to determine the difference between expectations and perceptions of patients. Consenting patients seen during the study period were given a 32-items questionnaire divided equally between expectations and perception of quality of dental care services received. Out of 112 questionnaires analysed, patients had the most expectation for neatness (4.69 ± 0.85) and least for pain free treatment (3.76 ± 1.16). Highest perception was for knowledgeable clinic staff (4.34 ± 0.71) while support to enable staff work well was the least perceived quality (3.73 ± 0.86). Overall, among the 5 dimensions of quality, there were marked statistically significant quality gaps in assurance (p = .0001) and tangibles (p = .0006). This study showed that patients in a Nigerian government-owned dental clinic, there is need for greater attention to be paid to assurance, tangibles and reliability dimensions of service quality to improve patient perceptions.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».