Evaluating Primary Health Care Performance from User Perspective in China: Review of Survey Instruments and Implementation Issues
Notice bibliographique
Résumé
This review aims to summarize the progress of patient evaluation studies focusing on primary health care (PHC) in China, specifically in relation to survey instruments and implementation issues. Eligible studies published in English or Chinese were obtained through online searches of PubMed and China National Knowledge Infrastructure. A descriptive reporting approach was used due to variations in the measurements and administration methods between studies. A total of 471 articles were identified and of these articles; of those 91 full-text articles were included in the final analysis. Most studies used author-developed measurements with five-point Likert response scales and many used the Chinese translations of validated tools from other countries. Most instruments assessed the physical environment, medical equipment, clinical competency and convenience aspects of PHC using a satisfaction rating instead of care experience reporting. Many studies did not report the sampling approach, patient recruitment procedures and survey administration modes. The patient exit survey was the most commonly used survey implementation method. The focus on the structural dimensions of PHC, inconsistent wording, categories of response options that use satisfaction rating, and unclear survey implementation processes are common problems in patient evaluation studies of PHC in China. Further studies are necessary to identify population preferences of PHC in China in order to move towards developing Chinese value-based patient experience measurements.
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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 | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».