Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a standard taxonomy for inpatient complaints that could be adopted in a wide array of health service institutions. DESIGN: A taxonomy was developed by merging the coding schemes from eight prior studies of patient complaints, and then by revising the received coding scheme in light of the codes and clarifications that emerged from a content analysis of patient complaints. SETTING: Two Boston area hospitals. PARTICIPANTS: Stratified random sample of 1216 complaints from patients in 2004. INTERVENTION: s) None. Main outcome measure(s) Patient complaints codes, provider codes and inter-rater reliability. RESULTS: A taxonomy comprising 22 patient complaint codes and five provider codes was developed. Inter-rater agreement for complaint codes was good (median Kappa statistic 0.66, interquartile range 0.55-0.80). Four codes were each used in more than 10% of the patient complaints filed: unprofessional conduct (19%); poor provider-patient communication (17%); treatment and care of patient (16%); and, having to wait for care (11%). Of the coding for the profession of the person complained about, 47% of the patient complaints were about staff in general or did not specify a particular profession; 22% identified a physician or dentist; 12% nursing staff; 11% administrative or support staff and 8% allied clinical health professionals. CONCLUSIONS: Standardized coding of patient complaint data may provide an opportunity for quality improvement, patient satisfaction and changes in patient care.
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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 | 0,030 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».