Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Stakeholders affiliated with healthcare services should understand patient attitudes and criteria that are involved in selecting a personal physician. The purpose of this paper is to identify the factors that are significant to patients in selecting or deselecting physicians as providers of healthcare services. Design/methodology/approach The research structure was set to theorize the physician selection criteria (PSC) model into two phases. The first phase developed a conceptual model as revealed from healthcare consumer perceptions. The second phase was designed to test and validate the model through cause–effect statistical analysis underpinned by theoretical explanations through an empirical study. Findings Through an empirical study of benchmarking perceptions of people from 15 different countries, qualitative PSC were gathered and used to formulate an initial PSC model. Based on the proposed model, a validity test was conducted, and finally, the PSC model was developed, resulting in several interesting and self-explanatory outcomes. Research limitations/implications The model was tested in only one (relatively cosmopolitan) city. For proper generalization, it should be tested in countries with differing healthcare service systems. Practical implications The results of this study are interesting, important and have potential values to academics and medical professionals. The study provides strong evidence that a physician’s external approach to patients is the most significant issue for patients seeking medical services. This does not refer to basic medical services, but rather the treatment process, where the physician’s behavior and positive attitude has the strongest effect on the patient’s decision to choose one physician over others. Originality/value Final PSC model has identified some significant theoretical explanations for academics and professional justifications for practitioners.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle