A critical analysis of user satisfaction surveys in addiction services: opioid maintenance treatment as a representative case study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Satisfaction with services represents a key component of the user's perspective, and user satisfaction surveys are the most commonly used approach to evaluate the aforementioned perspective. The aim of this discursive paper is to provide a critical overview of user satisfaction surveys in addiction treatment and harm reduction services, with a particular focus on opioid maintenance treatment as a representative case. METHODS: We carried out a selective critical review and analysis of the literature on user satisfaction surveys in addiction treatment and harm reduction services. RESULTS: Most studies that have reported results of satisfaction surveys have found that the great majority of users (virtually all, in many cases) are highly satisfied with the services received. However, when these results are compared to the findings of studies that use different methodologies to explore the patient's perspective, the results are not as consistent as might be expected. It is not uncommon to find that "highly satisfied" patients report significant problems when mixed-methods studies are conducted. To understand this apparent contradiction, we explored two distinct (though not mutually exclusive) lines of reasoning, one of which concerns conceptual aspects and the other, methodological questions. CONCLUSION: User satisfaction surveys, as currently designed and carried out in addiction treatment and harm reduction services, do not significantly help to improve service quality. Therefore, most of the enthusiasm and naiveté with which satisfaction surveys are currently performed and interpreted - and rarely acted on in the case of nonoptimal results - should be avoided. A truly participatory approach to program evaluation is urgently needed to reshape and transform patient satisfaction surveys.
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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 | 0,240 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».