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Enregistrement W4280496517 · doi:10.1136/bmjopen-2020-048207

Drivers of paediatric inpatient experience: retrospective analysis of casemix factors for the Alberta Paediatric Inpatient Experience Survey in Alberta, Canada

2022· article· en· W4280496517 sur OpenAlexafffundabout
Brian Steele, Paul Fairie, Kyle Kemp, Maria Santana

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésRespondentMedicinePatient experienceOddsProxy (statistics)Family medicineDescriptive statisticsLogistic regressionInpatient careRetrospective cohort studyHealth careOdds ratioSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: In Alberta, the Alberta Paediatric Inpatient Experience Survey (APIES) is used as a proxy-reported measure of paediatric experience. To our knowledge, the influence of casemix factors on patient experience as measured by paediatric patient experience surveys have not been reported within Canadian paediatric samples. In this paper, we sought to determine the patient and respondent factors associated with paediatric inpatient experiences in Alberta, Canada. DESIGN: Retrospective analysis of patient experience survey data. SETTING: Inpatiet acute care hospitals in Alberta, Canada. INTERVENTION AND MAIN OUTCOME MEASURES: tests were performed to assess distribution of casemix between general and paediatric hospitals. Logistic regression was performed with overall hospital experience as the dependent variable with casemix and hospital variables as independent variables. RESULTS: Casemix characteristics were unevenly distributed between general and paediatric hospitals. Compared with reference categories, older respondents, healthier patients and treatment at paediatric facilities had increased odds of providing most-positive ratings. Increased respondent education was associated with decreased odds of providing most-positive ratings. Likelihood-ratio tests showed that most casemix variables improved model fit, except for respondent relationship to the patient. CONCLUSIONS: To improve reports of paediatric inpatient experience, administrators and providers require reliable and comparable measurement. Both the Child Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems and other measures of patient and family experience need to consider patient and respondent characteristics when interpreting results. Considered with other research from patient experience in Alberta, we discuss future directions and quality improvement implications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,128

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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