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Enregistrement W4288041082 · doi:10.3390/healthcare10081391

Patient-Reported Experiences and Satisfaction with Rural Outreach Clinics in New South Wales, Australia: A Cross-Sectional Study

2022· article· en· W4288041082 sur OpenAlexaff
Md Irteja Islam, Claire O’Neill, Hibah Kolur, Sharif Bagnulo, Richard Colbran, Alexandra Martiniuk

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoQueen's University
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research Council
Mots-clésOutreachCross-sectional studyFamily medicinePatient satisfactionMedicineLogistic regressionRural healthRural areaHealth careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Many studies have been conducted on how physicians view outreach health services, yet few have explored how rural patients view these services. This study aimed to examine the patient experience and satisfaction with outreach health services in rural NSW, Australia and the factors associated with satisfaction. Methods: A cross-sectional study was conducted among patients who visited outreach health services between December 2020 and February 2021 across rural and remote New South Wales, Australia. Data on patient satisfaction were collected using a validated questionnaire. Both bivariate (chi-squared test) and multivariate analyses (logistic regression) were performed to identify the factors associated with the outcome variable (patient satisfaction). Results: A total of 207 participants were included in the study. The mean age of respondents was 58.6 years, and 50.2% were men. Ninety-three percent of all participants were satisfied with the outreach health services. Respectful behaviours of the outreach healthcare practitioners were significantly associated with the higher patient satisfaction attending outreach clinics. Conclusions: The current study demonstrated a high level of patient satisfaction regarding outreach health services in rural and remote NSW, Australia. Further, our study findings showed the importance of collecting data about patient satisfaction to strengthen outreach service quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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