Feedback System in Healthcare: The Why, What and How
Notice bibliographique
Résumé
Background: A lively, dynamic and interactive feedback system that can connect all the stakeholders and engage them in a sustainable loop of seamless information flow is quintessential for any organization with significant public interface. It is important to balance the asymmetry in the patient doctor relationship and empower the patients. Methodology: In this regard, process mapping of existing system was done. Ethnographic methods were used with triangulation of data for validity. Three key bottlenecks were identified; the system to collect feedback, the feedback form itself and the overall mindset about the feedback system. A de novo, systematic approach akin to the PDSA (Plan-Do-Study-Act) steps in quality improvement was adopted to create a new feedback system and its continuous incremental improvements thereon. Results: Short, attractive form with interactive emoticons graded over a likert scale was created and made accessible through standalone kiosks across the institute. Key attention to ease of access, minimizing the number of clicks, removing human interface and providing SMS/E-mail acknowledgement to feedbacks have all contributed to sustainability of the new system with consistently high turn-out/participation. Conclusion: Designing a customized, hospital specific feedback system rooted more in the experiences on ground is more sustainable and reliable rather than standardized surveys. The same has been reiterated in literature. They can also be used to assess the impact of new interventions. Robust feedback systems can be envisioned as part of accreditation and continuous quality improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».