Measuring the patient experience in primary care: Comparing e-mail and waiting room survey delivery in a family health team.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the characteristics and responses of patients completing a patient experience survey accessed online after e-mail notification or delivered in the waiting room using tablet computers. DESIGN: Cross-sectional comparison of 2 methods of delivering a patient experience survey. SETTING: A large family health team in Toronto, Ont. PARTICIPANTS: Family practice patients aged 18 or older who completed an e-mail survey between January and June 2014 (N = 587) or who completed the survey in the waiting room in July and August 2014 (N = 592). MAIN OUTCOME MEASURES: Comparison of respondent demographic characteristics and responses to questions related to access and patient-centredness. RESULTS: Patients responding to the e-mail survey were more likely to live in higher-income neighbourhoods (P = .0002), be between the ages of 35 and 64 (P = .0147), and be female (P = .0434) compared with those responding to the waiting room survey; there were no significant differences related to self-rated health. The differences in neighbourhood income were noted despite minimal differences between patients with and without e-mail addresses included in their medical records. There were few differences in responses to the survey questions between the 2 survey methods and any differences were explained by the underlying differences in patient demographic characteristics. CONCLUSION: Our findings suggest that respondent demographic characteristics might differ depending on the method of survey delivery, and these differences might affect survey responses. Methods of delivering patient experience surveys that require electronic literacy might underrepresent patients living in low-income neighbourhoods. Practices should consider evaluating for nonresponse bias and adjusting for patient demographic characteristics when interpreting survey results. Further research is needed to understand how primary care practices can optimize electronic survey delivery methods to survey a representative sample of patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».