Public expectations of good primary health care in China: a national qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: China is currently making efforts to transform the current hospital-centric service delivery system to people-centred primary health care (PHC)-based delivery system, with service delivery organized around the health needs and expectations of people. To help direct China's PHC reform efforts, a profile of high-quality PHC from the public's perspective is required. OBJECTIVES: To profile high-quality PHC from the perspective of the Chinese public. METHODS: Semistructured interviews were conducted in 6 provinces (Henan, Shandong, Zhejiang, Shaanxi, Shanxi, and Heilongjiang) in China. In total, 58 interviewees completed the recorded interview. For transcription, trained research assistant listened to the recording of the interviews, summarizing each 30-s segment in English. Next, thematic analysis was performed on the narrative summaries to identify thematic families. RESULTS: Seven themes and 16 subthemes were generated from the analysis of our interview data. In order of their frequency, the interviewees expressed a high expectation for interpersonal communication and technical quality; followed by access, comprehensive care, cost, continuity, and coordination. CONCLUSIONS: Using qualitative data from 6 provinces in China, knowledge was generated to reveal the public's views and expectations for high-quality PHC. Our results confirm the urgent need for quality improvement efforts to improve patient experience and technical quality. The government also needs to further improve the delivery system and medical training programme to better meet public expectation in these areas, especially in establishing an innovative integrated primary care model, and strengthening interpersonal and clinical competency training for family doctors.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».