Predictors of patient satisfaction in an emergency care centre in central Saudi Arabia: a prospective study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to (i) assess the level of patient satisfaction and its association with different sociodemographic and healthcare characteristics in an emergency care centre (ECC) in Saudi Arabia and (ii) to identify the predictors of patients' satisfaction. METHODS: A prospective cohort study of 390 adult patients with Canadian triage category III and IV who visited ECC at King Abdulaziz Medical City, Riyadh, Saudi Arabia, between 1 July and end of September 2011 was conducted. All patients were followed up from the time of arrival at the front desk of ECC until being seen by a doctor, and were then interviewed. Patient satisfaction was measured using a previously validated interview-questionnaire, within two domains: clarity of medical information and relationship with staff. Patient perception of health status after as compared with before the visit, and overall life satisfaction were also measured. Data on patient characteristics and healthcare characteristics were collected. Multiple linear regression analysis was used, and significance was considered at p≤0.05. RESULTS: One-third (32.8%) of patients showed high level of overall satisfaction and 26.7% were unsatisfied, with percentage mean score of 70.36% (17.40), reflecting moderate satisfaction. After adjusting for all potential confounders, lower satisfaction with the ED visit was significantly associated with male gender (p<0.001), long waiting time (p=0.032) and low perceived health status compared with status at admission (p<0.001). Overall life satisfaction was not a significant predictor of patient satisfaction. CONCLUSIONS: An appreciation of waiting time as the only significant modifiable risk factor of patient satisfaction is essential to improve the healthcare services, especially at emergency settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 découle