Assessment of Patients Satisfaction with Cataract Surgical Services in Katsina State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: The 2030 United Nations Sustainable Development Goals has universal health coverage (UHC) as one of its major targets. The UHC includes improving access to health care through quality essential health services with adequate financial coverage to everyone. Patient’s satisfaction with services is considered a significant part of assessing health outcomes and quality of services. Thus, a qualitative patients satisfaction study was conducted for the free cataract surgical services in Katsina state of Nigeria. Methods: The short form of the Patient Satisfaction Questionnaire (PSQ-III) – Long form (RAND version) called PSQ–18 was administered to 200 randomly selected beneficiaries of the cataract surgical services conducted within the 3rd quarter of 2021 in the state. During the first follow up visit of the patients, the questionnaire was administered to all participants in the local language. Demographic information was also collected. Data was entered into SPSS and analyzed. Results: Participants reported a ‘General satisfaction’ score of 9.7 out of 10. The six other domains had high scores except the domain ‘Time spent with doctor’, which scored only 5.25 out of 10. Women seem to be more satisfied than men regarding “communication” and “Access/Availability/Convenience” domains. However, there was no correlation between the age and any of the satisfaction scores. Major concerns of participants were inadequate interaction with the doctors especially in the post–operative period. Conclusion: Even though the surgical services achieved high patients’ satisfaction scores there is need to improve the interaction period between the doctors and patients particularly in the post–operative care period.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».