Bad experiences in the hospital: the stories keep coming
Notice bibliographique
Résumé
In this issue of the journal, two patients narrate stories about their disappointments with a healthcare system that did not seem to care about them as people. Michel Villette, a sociologist in France, tells the story of his hip surgery in an ‘elite’ French orthopaedic hospital.1 Melissa McCullough, a bioethicist and attorney, relates the story of her more prolonged ordeal with an uncommon neurological diagnosis in the National Health System in the UK.2 Despite these differences—undergoing a routine orthopaedic procedure in an exclusive private care setting versus diagnosing and managing a far from routine neurological problem in a public health system—these two stories share fundamental features. Both recount numerous failures of the system to deliver patient-centred care. Similar stories could be told about both the private and public healthcare systems in North America. And these stories are consistent with those of many other patients, including ones written by physicians when they (or their family members) have been patients,3–5 as well as accounts from patients, like the current authors, who, though not clinicians, have professional backgrounds that particularly equip them to identify and articulate deficiencies in healthcare delivery.6 7 Why do these stories of bad patient experiences continue to appear from every health care system? Broadly, these stories illustrate gaps in quality in the dimension of ‘patient-centred care’, one of the six dimensions of quality in the Institute of Medicine definition.8 Metrics of patient-centred care in the hospital setting, like the commonly used Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems (CAHPS) survey,9 10 include several dimensions: communication with the nurses and physicians, the environment of the hospital (how clean is the hospital and how quiet is it at night), the experience of care (getting help when you need it; pain control) and planning for discharge. …
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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 | 0,022 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».