Comparative analysis of patients’ satisfaction level, hospitalized before and during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and aim. Measurement of the satisfaction level with health services is the most frequently used indicator, mainly because of its importance for determining the quality of the care offered. It is the key to succeed in achieving high-quality healthcare. The purpose of this study was to create a retrospective comparative analysis of the satisfaction level amongst patients hospitalized before and during the COVID-19 pandemic. Material and methods. The study covered a total of 966 patients in 19 hospital wards, in the fourth quarter of 2019 (before the pandemic) and in the second quarter of 2021 (during the pandemic) at the Masovian Specialist Hospital in Radom. The level of patient satisfaction was assessed based on the questionnaire prepared and approved by the Quality Assurance Team in the Masovian Specialist Hospital. The statistical analysis was carried out on the basis of the STATISTICA 10.1 program, using the Pearson’s chi square test, for the significance level at p<0.05. Results. The high level of satisfaction of patients staying in the hospital during the pandemic applied to the widely understood medical and nursing care as well as sanitary conditions in wards, especially the cleanness of rooms, bed linens and sanitary facilities. Conclusion. The biggest dissatisfaction of hospitalized patients during the COVID-19 pandemic involved certain restrictions of visitations and using pastoral 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».