Modeling the communication-satisfaction relationship in hospital patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although it has long been known that communication with medical professionals presents a strong relationship with patient satisfaction, research on this topic has been hindered by conceptual and methodological issues (e.g. single-item measures, inclusion of idiosyncratic patient characteristics, etc.). Using a more comprehensive and integrated approach, this study had two objectives: to document the multidimensional structure of the Picker Patient Experience-15, and to test a patient communication/satisfaction model that organizes its dimensions in a conceptually logical array of relationships. First, the factorial structure of the Picker Patient Experience-15 was hypothesized to comprise five dimensions: communication with patient, with family, addressing fears/concerns, preparation for discharge, and patient satisfaction. Second, the hypothesized model included positive relationships between all four communications dimensions, on the one hand, and patient satisfaction, on the other. Within communication dimensions, communication with patient was hypothesized to be the incipient factor for other dimensions, and thus to be positively associated with the other three forms of communication. METHODS: This research is based on a single time point design, which relied on administrative and questionnaire data. The study was conducted at a large University Hospital in Switzerland. The sample included 54,686 patients who received inpatient treatment, excluding those who were cared for in the intensive and intermediate care units. Patients filled out, over a 5-year period, the Picker Patient Experience questionnaire (PPE-15) after discharge (overall response rate of 41%). RESULTS: The proposed five-factor structure of the Picker Patient Experience-15 was successfully supported by the results of a confirmatory factor analysis. Moreover, the hypothesized network of associations between communication and satisfaction latent constructs was substantiated using structural equation modeling. With the exception of the association between preparation for discharge and patient satisfaction, the hypothesized model was fully corroborated. CONCLUSION: A more in-depth understanding of patient satisfaction can be achieved when it is studied as a multifaceted phenomenon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».