Predictors of patient satisfaction and outpatient health services in China: evidence from the WHO SAGE survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient satisfaction is an essential indicator in medical practise and research. To monitor the health and well-being of adult populations and the ageing process, the World Health Organization (WHO) has initiated the Study on Global AGEing and Adult Health (SAGE), compiling longitudinal information in six countries including China as one major data source. OBJECTIVE: The objective of this study was to identify potential predictors for patient satisfaction based on the 2007-10 WHO SAGE China survey. METHODS: Data were analysed using random forests (RFs) and ordinal logistic regression models based on 5774 responses to predict overall patient satisfaction on their most recent outpatient health services visit over the last 12 months. Potential predictor variables included access to care, costs of care, quality of care, socio-demographic and health care characteristics and health service features. Increase of the mean-squared error (incMSE) due to variable removal was used to assess relative importance of the model variables for accurately predicting patient satisfaction. RESULTS: The survey data suggest low frequency of dissatisfaction with outpatient services in China (1.8%). Self-reported treatment outcome of the respective visit of a care facility demonstrated to be the strongest predictor for patient satisfaction (incMSE +15%), followed by patient-rated communication (incMSE +2.0%), and then income, waiting time, residency and patient age. Individual patient satisfaction in the survey population was predicted with 74% accuracy using either logistic regression or RF. CONCLUSIONS: Patients' perceived outcomes of health care visits and patient communication with health care professionals are the most important variables associated with patient satisfaction in outpatient health services settings in China.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».