Outpatient Satisfaction at Private General Hospitals in Ho Chi Minh City, Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
The quality of hospital services remains a concern of both the manager and the patient. The study aims to identify factors affecting outpatient satisfaction at private general hospitals in Ho Chi Minh City, establishing a scale for measuring them. Some 450 outpatients who were treated in five top private hospitals in Ho Chi Minh city (HCMC) in 2019 - An Sinh General Hospital, Hoan My General Hospital, Columbia Asia International Hospital, FV Hospital, and Vu Anh International General Hospital - were interviewed directly in the last quarter of 2019 to obtain the information. The SERVPERF model, plus the cost, together with the SPSS software, have been used to process information by Cronbach's alpha analysis, Exploratory Factor analysis, and linear regression analysis. The results show that there are five factors influencing outpatient satisfaction at private general hospitals in HCMC, in which four factors affects positively in the order of decreasing importance: treatment outcome, doctors and nurses' professional capacity, facilities and environment of the hospital, hospital care, and the treatment time factor affects negatively. The results of the study provide private hospital in HCMC managers with a number of suggestions to increase the level of hospital service quality, so that increase outpatients satisfaction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».