Health System’s Responsiveness of Inpatients: Hospitals of Iran
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Additional to improving health and ensuring equitable financing that are two predominant goals of health system, another important goal of health systems is responsiveness to people's non-medical expectations. In this study we try to assess the health system's responsiveness in academic and non-academic hospitals. METHODS: This is a cross sectional study done in summer 2014 in Mashhad-Iran, we surveyed a total number of 403 inpatients by multi-stage sampling. A questionnaire of responsiveness and a check list included demographic variables and characteristics of hospitalization were completed by trained interviewers. Scales from 0 to 10 was applied for each questionnaire at the end of assessment of questions. RESULT: 403 participants Took part in this survey from 10 hospitals (6 academic and 4 non-academic hospitals). 124(30.8%) were from non-academic and 279(69.2%) from academic hospitals 140(34.7%) of patients were male and 263(65.3%) were female. mean age of participants was 36.77±1.52 years. The mean total score of responsiveness was 7.12±1.31 in academic hospitals and 6.99±1.38 in non-academic hospitals, considered as good performance. There was no significant difference between total scores of these two groups (p=0.38). Health care responsiveness score was higher in private (8.35±0.95) than other kinds of hospitals and charity hospitals had the lowest score (5.98±0.51). CONCLUSION: Responsiveness of health care system at hospitals is an important parameter for measuring patients' perception of quality of health care. Although responsiveness rate of our hospitals are good but some components such as: choice health care providers, respect to autonomy of individuals, clear communication and confidentiality received lower responsiveness scores, therefore they require more attention and these domains can be the more significant choices that should be considered while designing improvement programs.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».