Does the Payment Method Affect Patient Satisfaction? An Analytical Study in 10 Hospitals in Central Sulawesi
Notice bibliographique
Résumé
Indonesia has started reforms in the health system over the past five years, aiming to increase access of all people to health services. At present, there is public concern about quality health services, where the success of hospitals in meeting patient expectations is a major determinant in increasing patient satisfaction and trust. Patient satisfaction is an important measure for the process of evaluating the quality of services to patients in hospitals. However, the evaluation of patient satisfaction based on their payment methods is still very limited. The purpose of this study was to measure differences in hospital service satisfaction based on payment methods in Central Sulawesi. This an analytical observational study with a cross-sectional approach. Samples were taken using purposive sampling technique from 10 hospitals in Center Sulawesi. The samples were 107 respondents for each hospital or 1,070 respondents overall. The highest overall level of patient satisfaction on all elements was experienced by respondents who paid using NHIS (77.50%) while the lowest was felt by respondents who paid with KIS (70.74%). The Kruskal Wallis test results for all elements indicated that there were significant differences in satisfaction levels based on the payment methods in all elements with p-value = 0.000, (p-value <0.05). The results of this study indicated that there were significant differences in satisfaction levels based on the payment methods in all elements of service.
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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 | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».