Patients' satisfaction with community treatment: a pilot cross‐sectional survey adopting multiple perspectives
Notice bibliographique
Résumé
ACCESSIBLE SUMMARY: Patients' satisfaction is scarcely studied within the context of community treatment for adolescents. Thus, this study adopts a multiple perspective on patients' satisfaction (including service users as well as staff members). The results highlighted that all informants (patients, foster carers in foster homes and professional caregivers from community treatment teams) perceived the patients to be satisfied, with foster carers reporting the highest patient satisfaction rate. Considering the patient satisfaction rate from multiple perspectives provides complementary understandings. Clinical outcomes and, specifically, a reduction in emotional difficulties were related to patient's satisfaction, but only from the patients' perspective. ABSTRACT: Community treatment (CT) teams in Switzerland provide care to patients who are unable to use regular child and adolescent mental health services (i.e. inpatient and outpatients facilities). No study has considered patients' self-rated satisfaction alongside with staff members' perspectives on patient satisfaction. Thus, adopting a cross-sectional survey design, we collected patients' satisfaction using the Client Satisfaction Questionnaire (CSQ-8), rated by multiple informants (patients, foster carers in foster homes and professional caregivers from CT teams). Professional caregivers assessed clinical outcomes using the Health of the Nation Outcome Scale for Children and Adolescents. The results indicated that all informants were satisfied with the community treatment teams. The satisfaction scores were not correlated across informants; however, the alleviation of emotional symptoms was correlated with patients' satisfaction. This study indicated that the use of a combined approach including the views of service users and professionals gives important complementary information. Finally, in our sample, lower emotional symptoms were linked to enhanced patient satisfaction. This study demonstrated the importance of considering multiple perspectives to obtain the most accurate picture of patients' satisfaction. Second, focusing on the reduction of emotional symptoms might lead to a higher degree of patients' satisfaction.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».