Satisfaction and Experience of Palliative Patients with 24/7 Hotline Service During the COVID-19 Pandemic in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic prompted a number of shifts on healthcare. Conventional face-to-face visits were shifted during lockdown to virtual ones. Palliative care (PC) virtual visits have had high satisfaction rates, especially with patients in remote areas. Due to a number of factors, further studies are needed to develop tools that can be helpful and cost effective in improving patient’s quality of life. Objective: Our aim is to learn the main reasons palliative patients in Saudi Arabia sought help via calling the free 24/7 hotline and to discuss the hotline’s satisfaction and effectiveness in solving the palliative patient’s concerns during COVID-19. Methods: A cross-sectional sample analysis was obtained from 214 patients from different regions in Saudi Arabia. A total number of 843 calls were made to the 24/7 PC hotlines from the period of 17 April 2020 to 28 February 2021, shortly after COVID-19 pandemic began. The purpose of the call, the caller's relationship to the patient, the status of the complaint, and the satisfaction rate were collected at the end of the call through a voluntary phone survey. Results: The primary reasons that palliative patients called the hotline were: 30% for medication refills, (n=247), 24.7% for medical complaints, (n=205), 15.8% were for booking a new appointment (n=131). Patients themselves accounted for 27.8% of the callers and patient’s sons/daughters accounted for 51.3%. 85% of patients said that their issue had been resolved by the end of the call and 89% of our sample were happy with the service provided through the hotline. Conclusion: The 24/7 hotline service for PC patients in Saudi Arabia was successful in its application and resulted in a high level of satisfaction among a wide sample of participants. The main reasons palliative patients reached out were to request medication refills, seek assistance with a medical complaint, and to book a new appointment. Our hotline service effectively solved 85% of patients' issues.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».