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Enregistrement W2003242411 · doi:10.5430/jha.v2n2p1

The Patient Satisfaction Survey: What does it mean to your bottom line?

2012· article· en· W2003242411 sur OpenAlexvenueno aff
Kristin A. Petrullo, Stacey Lamar, Oby Nwankwo-Otti, Kinta Alexander-Mills, Deborah Viola

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Administration · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReimbursementPatient satisfactionHealth careGeneral partnershipIncentiveFamily medicineBusinessMedicineNursingStrengths and weaknessesPopulationQuality (philosophy)FinancePsychologyEnvironmental healthEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary objective of the Affordable Care Act (ACA) is to improve the health care delivery system for all Americans. In April 2011, a reward system initiative for hospitals was announced that focused enhanced reimbursement incentives to hospitals that improved overall care and maintained patient satisfaction. This initiative begins in fiscal year 2013 for Medicare insured patients and is anticipated that private insurers will soon follow this standard.Patient satisfaction has become one of the determinants of health care. Its measures include access, outcome, effectiveness of service provided, and other variables intended to improve population health. Important economic decisions are being influenced with this data. This study explores the impact of the patient satisfaction survey instrument with reimbursement and how this process has influenced care decisions of one large health system in the northeast. It identifies strengths and weaknesses within this health system that have affected the bottom line.Key Words: Patient satisfaction, quality of care, financing, Medicare reimbursement, Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems, Affordable Care Act, Partnership for Patients

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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