Patient satisfaction with mental health services based on Andersen’s Behavioral Model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this article was to assess the satisfaction of adult patients who received mental health services (MHS) in healthcare networks staffed by multidisciplinary professionals and offering a range of MHS, and to identify variables associated with patient satisfaction. METHODS: This cross-sectional study included 325 patients with mental disorders (MDs) among 4 Quebec health service networks. Data were collected using 9 standardized instruments and participant medical records. A 3-factor conceptual framework (predisposing, enabling, and needs-related factors) based on Andersen's Behavioral Model was used, integrating sociodemographic, clinical, needs-related, service utilization, social support, and quality-of-life (QOL) variables. An adjusted multiple linear regression model was performed. RESULTS: The global mean score for patient satisfaction was 4.11 (minimum: 2.0; maximum: 5.0). Among the enabling factors, continuity of care, having a case manager, and help received from services were positively associated with patient satisfaction, whereas being hospitalized was negatively associated. Among the needs-related factors, the number of needs was negatively associated with satisfaction. CONCLUSIONS: Findings demonstrated higher levels of satisfaction among patients who received good continuity of care and well-managed, frequent services in relation to their needs. Dissatisfaction was higher for patients with serious unmet needs or those hospitalized, which underlines the importance of taking these particular variables into account in the interest of improving MHS delivery and patient recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».