MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2995125292 · doi:10.1097/qmh.0000000000000235

Assessing Patient Satisfaction and Experience With an Electronic Referral Process

2019· article· en· W2995125292 sur OpenAlexaff
Heba Tallah Mohammed, Lori-Anne Huebner

Notice bibliographique

RevueQuality Management in Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueHealthcare Systems and Technology
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralPatient satisfactionFamily medicineMedicineLikert scalePatient experienceOddsLogistic regressionHealth careNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Our study aimed to identify patients' perception of an eReferral process and e-mail notification system. METHODS: Patients within the Waterloo Wellington Local Health Integration Network who registered their e-mail address with physicians who adopted the eReferral system, and therefore received e-mail notifications of their booked appointment, were invited to complete an online satisfaction survey. This patient experience survey is an ongoing online link embedded within the confirmation e-mail of the booked appointment. The survey is hosted on the eReferral solution platform and has been operational since November 2017. The survey consists of 8 questions with 3 main categories to assess patients' opinion of their experience of the referral process and notification system using a 5-point Likert scale and open-ended questions. RESULTS: A total of 545 patients have completed the patient satisfaction survey within this reporting period with a response rate of 15%. In general, 94% of patients agreed that receiving a confirmation e-mail of their booked appointment had improved their experience with the referral process. The majority (94%) agreed that the eReferral process was easy to follow, and 83% agreed that they were able to get the care they needed within a reasonable time. Compared with their past referral experiences, 80% of patients felt more informed throughout this electronic referral process. Using binominal logistic regression, participants whose preferences were considered had 8.06 times higher odds to exhibit satisfaction with the referral process than those who did not. Patients' qualitative responses identified the eReferral process as being quick, efficient, and resulting in a sense of being in control of their own health care. There are some limitations to the system felt by some of the patients who responded to the open-ended questions of the survey. Patients identified the need to add a complementary structure to the notification design consisting of multiple dates and times with a chance to pick the appointment that suits patients best instead of being restricted to only 1 appointment date. A few patients thought that the heading of the e-mail notification system should be more distinguishable for easier tracking. Furthermore, some patients felt the need to add some notes to the initial e-mail advising patients of the next steps throughout their referral process. CONCLUSION: eReferral has improved patients' experience with the referral process. Our findings in this study would support the solution vendor in its efforts to refine and enhance active communication channels with patients for sustainable health care that meets patients' expectations and needs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,334 · 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.

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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueQuality Management in Health CareMême sujetHealthcare Systems and TechnologyTravaux en français237 207