Impact of patient characteristics on the Canadian Patient Experiences Survey–Inpatient Care: survey analysis from an academic tertiary care centre
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the role of patient demographics, care domains and self-perceived health status in the analysis and interpretation of results from the Canadian Patient Experience Survey-Inpatient Care. DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Single large Canadian two campus tertiary care academic centre. PARTICIPANTS: Random sampling of hospital patients postdischarge. INTERVENTION AND MAIN OUTCOME MEASURES: Logistic regression models were developed to analyse topbox scoring on four questions of global care (rate experience, recommend hospital, rate hospital, overall helped). Means of each composite domain were correlated to the four overall scores at the patient level to determine Spearman's rank correlation coefficients which were plotted against the overall (hospital) domain score for the key driver analysis. RESULTS: Topbox scoring was decreased with worse degrees of perceived physical and mental health in all four global questions (p<0.05). Female gender and higher levels of education were associated with worse scoring on rate experience, recommend hospital and rate hospital (p<0.001). Whereas there was a significant difference between hospital departments in unadjusted measures, these differences were no longer evident after adjustment with patient covariates. Key driver analysis identified person-centred care, care transition and the domain related to emergency admission as areas of highest potential for improvement. CONCLUSIONS: Global measures of overall care are influenced by patient-perceived physical and mental health. Caution should be exercised in using patient-satisfaction surveys to compare performance between different healthcare provision entities, as apparent differences could be explained by variation in patient mix rather than variation in performance.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».