Comparison of patient perceived primary care quality in public clinics, public hospitals and private clinics in rural China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In rural China, patients have free choice of health facilities for outpatient services. Comparison studies exploring the attributes of different health facilities can help identify optimal primary care service models. Using a representative sample of Chinese provinces, this study aimed to compare patients' rating of three primary care service models used by rural residents (public clinics, public hospitals and private clinics) on a range of health care attributes related to responsiveness. METHODS: This was a secondary analysis using the household survey data from World Health Organization (WHO) Study on global AGEing and adult health (SAGE). Using a multistage cluster sampling strategy, eight provinces were selected and finally 3435 overall respondents reporting they had visited public clinics, public hospitals or private clinics during the last year, were included in our analysis. Five items were used to measure patient perceived quality in five domains including prompt attention, communication and autonomy, dignity and confidentiality. ANOVA and Turkey's post hoc tests were used to conduct comparative analysis of five domains. Separate multivariate linear regression models were estimated to examine the association of primary care service models with each domain after controlling for patient characteristics. RESULTS: The distribution of last health facilities visited was: 29.5% public clinics; 31.2% public hospitals and; 39.3% private clinics. Public clinics perform best in all five domains: prompt attention (4.15), dignity (4.17), communication (4.07), autonomy (4.05) and confidentiality (4.02). Public hospitals perform better than private clinics in dignity (4.03 vs 3.94), communication (3.97 vs 3.82), autonomy (3.92 vs 3.74) and confidentiality (3.94 vs 3.73), but equivalently in prompt attention (3.92 vs 3.93). Rural residents who are older, wealthier, and with higher self-rated health status have significantly higher patient perceived quality of care in all domains. CONCLUSIONS: Rural public clinics, which share many characteristics with the optimal primary care delivery model, should be strongly strengthened to respond to patients' needs. Better doctor-patient interaction training would improve respect, confidentiality, autonomy and, most importantly, health care quality for rural 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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».