Measuring patient experiences in Europe: what can we learn from the experiences in the USA and England?
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing interest in measuring patients’ experiences in health care. In several European countries, surveys are taking place to map the quality of care as perceived by patients. In a number of countries, this is part of a systematic programme of work that is undertaken at regular intervals. According to a review commissioned by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), this is the case in Denmark, Norway, England and The Netherlands. Outside Europe, systematic evaluation of patients’ experiences takes place in Canada and the USA. In addition to these national programmes, the Commonwealth Fund, the Picker Institute Europe and the World Health Organization (WHO) have undertaken cross-national comparisons of patients’ experiences.1 The USA and England have by far the longest tradition of measuring patients’ experiences through, respectively, the American CAHPS (Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems) surveys and the surveys of the Picker Institute Europe for the English NHS. These programmes can serve as examples for European health care systems when it comes to measuring patients’ experiences. Countries that wish to embark on systematic and regular evaluations of quality of care from the perspective of patients can learn from the American and English experiences in this field. What are the main lessons learned in these countries? In the 1990s, patient satisfaction had become a widely accepted outcome measure in trials testing new drugs or interventions. In addition to that, patient satisfaction surveys were used to measure the quality of care from the perspective of the health care user. In the second half of the 1990s, however, it became clear that as a tool for quality improvement, patient satisfaction surveys were neither very sensitive nor very useful. One of the problems with patient or consumer satisfaction is its ambiguity. Satisfaction is a multidimensional concept, based …
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».