Trust transfer and the effect of service quality on trust in the healthcare industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to examine the effect of service quality (interaction, physical environment, and outcome quality) on trust, to investigate the trust transfer in the healthcare industry, to explore the moderating effects of image congruence and switching costs on the trust transfer, and to assess the effect of trust on patients’ willingness of recommendation. Design/methodology/approach – The research model was tested using data collected from 483 inpatients in 15 medium-to-large hospitals in Taiwan. Structure equation modeling with the latent interaction effect was employed to verify and validate the research model. Findings – The outcomes show that interaction quality and outcome quality positively influence patients’ trust in the original hospital. But the effect of environment quality on trust is not significant. Patients’ trust in the original hospital positively affects their trust in its allied hospitals. Furthermore, image congruence positively moderates the trust transfer. However, switching costs do not appear to moderate the trust transfer. The results also confirm that trust in the original hospital and its allied hospitals positively affect patients’ willingness to recommend allied hospitals. Research limitations/implications – Due to the chosen research approach, the 15 hospitals cannot represent all hospitals in Taiwan and the research outcomes may lack generalizability. Practical implications – The research results provide insight into how a hospital can improve and manage patients’ trust and the trust transfer. Originality/value – This study represents one of the few that empirically investigates trust and trust transfer in the healthcare industry and examines the moderating effects of image congruence and switching costs on the trust transfer.
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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 | 0,007 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».