MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2947766267 · doi:10.1177/1355819619844540

Online patient feedback: a cross-sectional survey of the attitudes and experiences of United Kingdom health care professionals

2019· article· en· W2947766267 sur OpenAlexaboutno aff
Helen Atherton, Joanna Fleming, Veronika Williams, John Powell

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Services Research & Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Health EnglandImperial College LondonHealth Services and Delivery Research ProgrammeNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésQuarter (Canadian coin)EnthusiasmMedicineComputer-assisted web interviewingNursingHealth careHealth professionalsCross-sectional studyFamily medicinePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Online patient feedback is a growing phenomenon but little is known about health professional attitudes and behaviours in relation to it. We aimed to identify the characteristics, attitudes and self-reported behaviours and experiences of doctors and nurses towards online feedback from their patients or their carers. Methods We conducted a cross-sectional self-completed online questionnaire of 1001 registered doctors and 749 nurses and midwives involved in direct patient care in the United Kingdom. Results Just over a quarter (27.7% or 277/1001) of doctors and 21% (157/749) of nurses were aware that patients/carers had provided online feedback about an episode of care in which they were involved, and 20.5% (205/1001) of doctors and 11.1% (83/749) of nurses had experienced online feedback about them as an individual practitioner. Feedback on reviews/ratings sites was seen as more useful than social media feedback to help improve services. Both types of feedback were more likely to be seen as useful by nurses compared with doctors and by hospital-based professionals compared with those based in community settings. Doctors were more likely than nurses to believe that online feedback is unrepresentative and generally negative in tone. The majority of respondents had never encouraged patients/carers to leave online feedback. Conclusions Despite enthusiasm from health policymakers, many health care professionals have little direct experience of online feedback, and rarely encourage it, as they view it as unrepresentative and with limited value for improving the quality of health services. The difference in opinion between doctors and nurses has the potential to disrupt any use of online patient feedback. The findings have implications for policy and practice in how online patient feedback is solicited and acted upon.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,229
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Health Services Research & PolicyMême sujetPatient Satisfaction in HealthcareTravaux en français237 207