Examination of the relationship between management and clinician agreement on communication openness, teamwork, and patient satisfaction in the US hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient satisfaction has always been an area of focus for hospitals, but gained particular importance due to the changes in the Centers for Medicare and Medicaid reimbursement policies. Hospital managers and clinicians interact with patients in different ways and have different perspectives on safety culture, yet little is known about how that impacts patient satisfaction.Objective: To examine how the agreement between clinicians and management perspectives on patient safety culture is related to patient satisfaction by employing cross-sectional design with linear regressions.Methods: Two data sets were used: 2012 Hospital Survey on Patient Safety Culture and 2012 Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems (HCAHPS). The dependent variables were: overall rating of the hospital experience and willingness to recommend a hospital. The independent variables were four safety culture domains: communication openness, feedback, and communication about errors, teamwork within units, and teamwork between units.Results: The results suggest that manager and clinician agreement on high levels of communication openness, feedback and communication about errors, teamwork between units, and teamwork across units were positively and significantly associated with overall patient satisfaction and willingness to recommend. Additionally, more favorable perceptions about patient safety culture by only clinicians yielded similar findings.Conclusions: For policymakers, measuring managers and clinicians’ perceptions on patient safety culture may provide a valuable indicator of patient satisfaction throughout the country. While managers are more likely to have the power to devote resources to patient safety initiatives, they may not adequately judge culture in their unit and should take into account the perspectives of clinicians who have a more frontline perspective.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».