[Patterns of client complaints in Israel's healthcare system].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Israel's National Health Law of 1994 established the rights of citizens to receive quality health services. The Law set several mechanisms for treating clients' complaints. This study examined complaint patterns and reasons, complaint channels, and knowledge regarding complaints among citizens insured by Israeli health services, with the goal of contributing to the usage of complaints as a tool for improving medical services to citizens. METHOD: The study was conducted using a telephone survey, with national probability sample of N = 1500 respondents aged 21+. FINDINGS: About 75% of respondents did not have a cause to complain over the last 12 months, 25% reported a cause to complain, but only 9.5% (143 of 1500) actually complained. Approximately half of the causes for complaint concerned structural problems such as payments, waiting lists or eligibility. Causes regarding processes and interactions, or medical treatment and its outcomes, each accounted for a quarter of causes. Most complainers, about 75%, submitted their grievances informally at the local level. Only a minority (17%) appealed to official bodies established by Israel's National Health Law at the Ministry of Health or at the HMOs. Clients' awareness regarding rights to complain was found to be low. CONCLUSIONS: There is a need to improve clients' knowledge and change complaint patterns, develop means for analyzing existing knowledge about client complaints already available to front-line employees. Furthermore, there is a need to plan organizational mechanisms for capturing and using future complaints submitted on a local level or informally, which are the bulk of the complaints.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».