Exploring patient perspectives: A qualitative inquiry into healthcare perceptions, experiences and satisfaction in Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient perspectives have received increasing importance within health systems over the past four decades. Measures of patient experience and satisfaction are commonly used. However, these measures do not capture all the information that is available through engaging with patients. An improved understanding of the various types of patient perspectives and the distinctions between them is needed. The lack of such knowledge limits the usefulness of including patient perspectives as components within pay-for-performance initiatives. This study aimed to explore patient perspectives on hospital care in Lebanon. It also aimed to contribute insights that may improve the national pay-for-performance initiative and to the knowledge on engaging patients towards person-centered health systems. METHODS: We conducted a qualitative study using focus group discussions with persons recently discharged after hospitalization under the coverage of the Lebanese Ministry of Public Health. This study was implemented in 2017 and involved 42 participants across eight focus groups. Qualitative content analysis was used to analyze the information provided by participants. RESULTS: Five overall themes supported by 17 categories were identified, capturing the meaning of the participants' perspectives: health is everything; being turned into second class citizens; money and personal connections make all the difference; wanting to be treated with dignity and respect; and tolerating letdown, for the sake of right treatment. The most frequently prioritized statement in a ranking exercise regarding patient satisfaction was regular contact with the patient's doctor. CONCLUSIONS: Patient perspectives include more than what is traditionally incorporated in measures of patient satisfaction and experience. Patient valuing of health and their perceptions on each of the health system, and access and quality of care should also be taken into account. Hospital pay-for-performance initiatives can be made more responsive through a broader consideration of these perspectives. More broadly, health systems would benefit from wider engagement of patients. We propose a framework relating patient perspectives to value-based healthcare and health system performance.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».