Measuring patient satisfaction in complex continuing care/rehabilitation care
Notice bibliographique
Résumé
Purpose - The purpose of this paper is to develop a psychometrically validated survey to assess satisfaction in complex continuing care (CCC)/rehabilitation patients. Design/methodology/approach - A paper or computer-based survey was administered to 252 CCC/rehabilitation patients (i.e. post-acute hospital care setting for people who require ongoing care before returning home) across two hospitals in Toronto, Ontario, Canada. Findings - Using factor analysis, five domains were identified with loadings above 0.4 for all but one item. Behavioral intention and information/communication showed the lowest patient satisfaction, while patient centredness the highest. Each domain correlated positively and significantly predicted overall satisfaction, with quality and safety showing the strongest predictive power and the healing environment the weakest. Gender made a significant contribution to predicting overall satisfaction, but age did not. Research limitations/implications - Results provide evidence of the survey's psychometric properties. Owing to a small sample, supplemental testing with a larger patient group is required to confirm the five-factor structure and to assess test-retest reliability. Originality/value - Improving the health system requires integrating patient perspectives. The patient experience, however, will vary depending on the population being served. This is the first psychometrically validated survey specific to a smaller specialty patient group receiving care at a CCC/rehabilitation facility in Canada.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».