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Enregistrement W2911055568 · doi:10.3390/ijerph16020193

Public Hospitals in China: Is There a Variation in Patient Experience with Inpatient Care

2019· article· en· W2911055568 sur OpenAlexafffund
Wenhua Wang, Katya Loban, Émilie Dionne

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésDignityAutonomyChinaInpatient careConfidentialitySocioeconomic statusMedicinePublic healthHealth careFamily medicineNursingLogistic regressionPublic hospitalEnvironmental healthEconomic growthGeographyPolitical sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In China, public hospitals are the main provider of inpatient service. The Chinese public hospital reform has recently shifted towards health care organizations and delivery to improve health care quality. This study analyzes the variation of one of the dimensions of health care quality, patient-centeredness, among inpatients with different socioeconomic status and geographical residency in China. 1471 respondents who received inpatient care in public hospitals were included in our analysis. Patient-centeredness performance was assessed on the dimensions of Communication, Autonomy, Dignity, and Confidentiality. Variations of inpatient experience were estimated using binary logistic regression models according to: residency, region, age, gender, education, income quintile, self-rated health, and number of hospital admissions. Our results indicate that older patients, and patients living in rural areas and Eastern China are more likely to report positive experience of their public hospital stay according to the care aspects of Dignity, Communication, Confidentiality and Autonomy. However, there remains a gap between China and other countries in relation to inpatient experience. Noticeable disparities in inpatient experience also persist between different geographical regions in China. These variations of patient experience pose a challenge that China's health policy makers would need to consider in their future reform efforts.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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