Health Information Management Personnel Service Quality and Patient Satisfaction in Nigerian Tertiary Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the relationship between perceived service quality of health information management personnel and patient satisfaction in selected tertiary hospitals in Nigeria. A cross sectional survey was conducted with 280 patients from three tertiary hospitals in a Nigerian State. A self-administered questionnaire was distributed to outpatients who were literate, willing and attending the clinics for at least a second time. Perceived service quality was measured using a modified version of Service Quality (SERVQUAL) scale. Patient satisfaction was measured on a 4-point Likert-type scale developed by the researchers. Collected data were subjected to statistical analysis using mean, standard deviation and regression analysis. The surveyed patients were moderately satisfied with the services of the health information management personnel. Accordingly, patients’ perception of the health information management personnel service quality was found to be average. In addition, the research has shown that patients’ perception of health information management personnel service quality significantly influence their level of satisfaction in the studied tertiary hospitals (R = .62, F5,274 = 35.95, p = .000). Patient perceptions of service quality determine their overall satisfaction levels with the health information management personnel services. The tangible service quality dimension had more influence on patients’ satisfaction.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».