Organizational performance impacting patient satisfaction in Ontario hospitals: a multilevel analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient satisfaction in health care constitutes an important component of organizational performance in the hospital setting. Satisfaction measures have been developed and used to evaluate and improve hospital performance, quality of care and physician practice. In order to direct improvement strategies, it is necessary to evaluate both individual and organizational factors that can impact patients' perception of care. The study aims were to determine the dimensions of patient satisfaction, and to analyze the individual and organizational determinants of satisfaction dimensions in hospitals. METHODS: We used patient and hospital survey data as well as administrative data collected for a 2008 public hospital report in Ontario, Canada. We evaluated the clustering of patient survey items with exploratory factor analysis and derived plausible dimensions of satisfaction. A two-level multivariate model was fitted to analyze the determinants of satisfaction. RESULTS: We found eight satisfaction factors, with acceptable to good level of loadings and good reliability. More than 95% of variation in patient satisfaction scores was attributable to patient-level variation, with less than 5% attributable to hospital-level variation. The hierarchical models explain 5 to 17% of variation at the patient level and up to 52% of variation between hospitals. Individual patient characteristics had the strongest association with all dimensions of satisfaction. Few organizational performance indicators are associated with patient satisfaction and significant determinants differ according to the satisfaction dimension. CONCLUSIONS: The research findings highlight the importance of adjusting for both patient-level and organization-level characteristics when evaluating patient satisfaction. Better understanding and measurement of organization-level activities and processes associated with patient satisfaction could contribute to improved satisfaction ratings and care quality.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 découle