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Enregistrement W3006165305 · doi:10.1016/j.jctube.2020.100154

User experience and patient satisfaction with tuberculosis care in low- and middle-income countries: A systematic review

2020· review· en· W3006165305 sur OpenAlexaff
Danielle Cazabon, Tripti Pande, Paulami Sen, Amrita Daftary, Catherine Arsenault, Himani Bhatnagar, Kate O’Brien, Madhukar Pai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Tuberculosis and Other Mycobacterial Diseases · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityYork UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineTuberculosisLow and middle income countriesPatient satisfactionDeveloping countrySurgeryPathologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patient-centered care is at the forefront of the End TB strategy, yet little is known about user (patient's) experience and patient satisfaction with TB services. Our study aims to systematically review quantitative studies evaluating user experience and TB patient satisfaction within the health care system. METHODS: Five medical databases were systematically searched between January 1st, 2009 and December 31st, 2018. English studies assessing user experience and patient satisfaction within the healthcare system from a TB patient's perspective in low and middle-income countries, were included. RESULTS: = 19). Overall study quality was low as they used varying tools to measure user experience and patient satisfaction. CONCLUSION: Our study shows large variability in measurement of user experiences and patient satisfaction. Studies reported that patients were mostly satisfied with TB care services, and those that were dissatisfied were substantially more likely to be lost to follow-up. The high satisfaction rates could have been due to lack of education on good quality patient care or fear of losing access to health care. A standardized patient centered tool could be designed to help assess user experience and patient satisfaction to allow comparisons among health systems and countries.

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)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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