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Enregistrement W2610341986 · doi:10.1186/s12913-017-2281-5

‘Waiting for’ and ‘waiting in’ public and private hospitals: a qualitative study of patient trust in South Australia

2017· article· en· W2610341986 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare Operations and Scheduling Optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesFlinders University
Mots-clésNursing researchHealth administrationHealth informaticsPublic healthMedicineQualitative researchHealth services researchNursingHealth economicsFamily medicineSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Waiting times for hospital appointments, treatment and/or surgery have become a major political and health service problem, leading to national maximum waiting times and policies to reduce waiting times. Quantitative studies have documented waiting times for various types of surgery and longer waiting times in public vs private hospitals. However, very little qualitative research has explored patient experiences of waiting, how this compares between public and private hospitals, and the implications for trust in hospitals and healthcare professionals. The aim of this paper is to provide a deep understanding of the impact of waiting times on patient trust in public and private hospitals. METHODS: A qualitative study in South Australia, including 36 in-depth interviews (18 from public and 18 from private hospitals). Data collection occurred in 2012-13, and data were analysed using pre-coding, followed by conceptual and theoretical categorisation. RESULTS: Participants differentiated between experiences of 'waiting for' (e.g. for specialist appointments and surgery) and 'waiting in' (e.g. in emergency departments and outpatient clinics) public and private hospitals. Whilst 'waiting for' public hospitals was longer than private hospitals, this was often justified and accepted by public patients (e.g. due to reduced government funding), therefore it did not lead to distrust of public hospitals. Private patients had shorter 'waiting for' hospital services, increasing their trust in private hospitals and distrust of public hospitals. Public patients also recounted many experiences of longer 'waiting in' public hospitals, leading to frustration and anxiety, although they rarely blamed or distrusted the doctors or nurses, instead blaming an underfunded system and over-worked staff. Doctors and nurses were seen to be doing their best, and therefore trustworthy. CONCLUSION: Although public patients experienced longer 'waiting for' and 'waiting in' public hospitals, it did not lead to widespread distrust in public hospitals or healthcare professionals. Private patients recounted largely positive stories of reduced 'waiting for' and 'waiting in' private hospitals, and generally distrusted public hospitals. The continuing trust by public patients in the face of negative experiences may be understood as a form of exchange trust norm, in which institutional trust is based on base-level expectations of consistency and minimum standards of care and safety. The institutional trust by private patients may be understood as a form of communal trust norm, whereby trust is based on the additional and higher-level expectations of flexibility, reduced waiting and more time with healthcare professionals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,323
Tête enseignante GPT0,585
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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