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Enregistrement W2093426574 · doi:10.1186/1472-6963-8-210

Patient satisfaction with antiretroviral services at primary health-care facilities in the Free State, South Africa – a two-year study using four waves of cross-sectional data

2008· article· en· W2093426574 sur OpenAlexfundno aff
Edwin Wouters, Christo Heunis, Dingie van Rensburg, Herman Meulemans

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilVlaamse regeringDepartment for International DevelopmentNational Research FoundationAustralian Agency for International DevelopmentInternational Development Research CentreUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicinePatient satisfactionPublic healthHealth administrationCross-sectional studyHealth informaticsNursing researchBonferroni correctionPublic sectorFamily medicineNursingHealth services researchDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The study's first objective was to determine the levels of patient satisfaction with services at antiretroviral treatment (ART) assessment sites. Differences in patient satisfaction with several aspects of service over time and among health districts were measured. The second objective was to examine the association between human resource shortages and levels of patient satisfaction with services. METHODS: Four cross-sectional waves of data were collected from a random sample of 975 patients enrolled in the Free State's public-sector ART programme. One-way analysis of variance (ANOVA) with the Bonferroni adjustment for multiple comparisons was used to assess the differences in patient satisfaction among the Province's five districts and among the four waves of data. Correlation coefficient analysis using Pearson's r was used to assess the association between ART nurse vacancy rates and patient satisfaction with the services provided by nurses over time. RESULTS: With respect to both general services and the services provided by nurses, our results indicate high overall satisfaction among Free State patients receiving public-sector ART. However, our data present a less positive picture of patient satisfaction with waiting times. Patients in Fezile Dabi District were generally slightly dissatisfied with the waiting times at their assessment sites. In fact, waiting times at assessment sites were the most important predictor of discontent among ART patients. Significant geographical (P < 0.001) and temporal differences (P < 0.005) were observed in these three aspects of patient satisfaction. Patients were most satisfied in Thabo Mofutsanyana District and least satisfied in Motheo District. Patients in Fezile Dabi District were generally slightly dissatisfied with the waiting times at their assessment sites. Finally, our analysis revealed a strong negative association (r = -0.438, P < 0.001) between nurse vacancy rates and mean satisfaction levels with services performed by nurses at baseline. Patients attending facilities with high professional nurse vacancy rates reported significantly less satisfaction with nurses' services than did those attending facilities with fewer vacant nursing posts. CONCLUSION: Collectively, our findings show high levels of patient satisfaction with ART-related services, but also confirm claims by other studies, which have identified human resource shortages as the most important obstacle to a successful South African AIDS strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,259
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations121
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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