Patient-Expressed Perceptions of Wait-Time Causes and Wait-Related Satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study set out to identify patterns in the causes of waits and wait-related satisfaction. METHODS: We conducted qualitative interviews with urban, semi-urban, and rural patients (n = 60) to explore their perceptions of the waits they experienced in the detection and treatment of their breast, prostate, lung, or colorectal cancer. We asked participants to describe their experiences from the onset of symptoms to the start of treatment at the cancer clinic and their satisfaction with waits at various intervals. Interview transcripts were coded using a thematic approach. RESULTS: Patients identified five groups of wait-time causes: Patient-related (beliefs, preferences, and non-cancer health issues)Treatment-related (natural consequences of treatment)System-related (the organization or functioning of groups, workforce, institution, or infrastructure in the health care system)Physician-related (a single physician responsible for a specific element in the patient's care)Other causes (disruptions to normal operations of a city or community as a whole) With the limited exception of physician-related absences, the nature of the cause was not linked to overall satisfaction or dissatisfaction with waits. CONCLUSIONS: Causes in themselves do not explain wait-related satisfaction. Further work is needed to explore the underlying reasons for wait-related satisfaction or dissatisfaction. Although our findings shed light on patient experiences with the health system and identify where interventions could help to inform the expectations of patients and the public with respect to wait time, more research is needed to understand wait-related satisfaction among cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».