Measuring Client Satisfaction With Digital Services: Validity and Reliability of a Short-Form Digital Tool
Notice bibliographique
Résumé
Background Because of the COVID-19 pandemic’s preventive measures, mental health care services were forced to reorganize and develop remote telehealth services. This led to newer modes of receiving treatment, both internet-based and video-based therapies, to meet patients’ need for help, while at the same time keeping the COVID-19 pandemic under control. This shift calls for an evaluation of the patient experience during times of increased use of novel approaches of receiving treatment. Brief evaluation forms are ideal for this purpose. Objective As there are no validated brief measurement tools to evaluate patient-reported experiences in Norwegian mental health settings, we aimed to explore the internal consistency and factor validity of the 4-item self-administrated Client Satisfaction Questionnaire (CSQ-4). Methods We examined the internal consistency and factor structure of a brief digitally administrated patient satisfaction measure in a sample of 145 outpatients in Norwegian mental health settings during the COVID-19 pandemic. Results The internal consistency of a digital Norwegian CSQ-4 was high, with a Cronbach α of .92. A clear unidimensional structure (eigenvalue=3.22), which explained 80.4% of the variance, emerged from our data. A Mann-Whitney U test found a nonsignificant difference in satisfaction between genders (U=2546.5; P=.17). A Spearman rank correlation between satisfaction and age in our data was not statistically significant (r144=.110, P=.19). Conclusions A measurement tool such as the CSQ-4 would be a valuable resource to improve the development and application of digital mental health services. Our results may support the use of the Norwegian CSQ-4 as a valid and reliable measure of satisfaction with mental health care services. In addition, as the CSQ-4 is a short-form and generic tool, it can be implemented in a wide range of routine evaluations of patient-reported satisfaction with telehealth services.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».