The contribution of participant, treatment, and outcome factors to treatment satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
Treatment satisfaction, which refers to the positive appraisal of process and outcome attributes of a treatment, is a prominent indicator of quality care. Although it is known that participant, treatment, and outcome factors influence treatment satisfaction, it remains unclear which factors contribute to satisfaction with each process and outcome attribute. In this study, we examined the extent to which participant (age, gender, education, race, employment), treatment (type of therapy, method of assignment to therapy), and outcome (self-reported improvement in outcome) factors contribute to satisfaction with the process and outcome attributes of therapies for insomnia. This study consists of a secondary analysis of data obtained from a partially randomized preference trial in which persons with chronic insomnia (N = 517) were assigned to treatment randomly or by preference. Four types of behavioral therapies were included: sleep hygiene, stimulus control therapy, sleep restriction therapy, and multi-component therapy. Self-reported improvement in insomnia and satisfaction were assessed with validated measures at post-test. Multiple regression analysis was used to examine which factors influenced satisfaction with each treatment attribute. The findings showed that treatment and outcome, more so than participant, factors influenced satisfaction with the process and outcome attributes of the behavioral therapies for insomnia. Future research on satisfaction should explore the contribution of treatment (type and preference-matching) and outcome factors on satisfaction to build a better understanding of treatment attributes viewed favorably. Such understanding has the potential to inform modifying or tailoring treatments to improve their acceptance to participants and optimize their effectiveness.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».