On the Agreement between Patients’ Perceptions and Expectations about the Quality of Hospital Services
Notice bibliographique
Résumé
Minimizing the gap and ensuring agreement between patients’ perceptions and expectations is an indication of a better quality of hospital services. This study aimed to examine the agreement between patients’ perceptions and expectations of the quality of hospital services. A cross-sectional design was adopted, and quantitative methods were employed for data collection. The SERVAQUAL tool was used. The sample size was 415 participants. This study was conducted in Jordanian teaching hospitals. The study population was patients who used outpatient clinics in these hospitals. The study found that there is very low agreement between patients’ expectation and their perceptions. Overall, the perceived service quality was significantly lower than the expected service quality across all of the dimensions used to measure the service quality gap (reliability, responsiveness, assurance, empathy, and tangibles). The results suggest regional variation, where patients who sought care at hospitals in Amman have a four-fold higher perception of the quality of services than patients who visited Irbid hospitals. Also, patients who are more highly educated (Diploma, Bachelor, or Higher Studies) have a higher perception than patients who have less than secondary education. Age and gender were found to have no significant association with patients’ perceptions. The findings of this study suggest that there is a gap between patients’ perceptions and expectations. Thus, there is a need to close this gap by improving patient satisfaction with the quality of services.
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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 | 0,013 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».