Evaluation of Levels and Determinants of Patient Satisfaction with Primary Health Care Services in Saudi Arabia: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background The Saudi Ministry of Health makes continual efforts to provide high-quality preventive services through a large network of primary health care (PHC) centers. Patient satisfaction is integral to measuring health outcomes and the quality of these services. Methods We searched the Cochrane, EMBASE, and Google Scholar databases for studies investigating patient satisfaction with PHC services in Saudi Arabia in the past 10 years. The risk of bias and heterogeneity across the included studies were assessed with Newcastle Ottawa scale and I 2 test, respectively. Review Manger version 5.311 was used for data analysis with the random effect model. The quality of evidence of each outcome was measured with the GRADE approach. Results The review included 3302 Saudi residents from six observational studies conducted in different regions of Saudi Arabia. Most studies included in the review had low risk of bias regarding the studied domains. The review indicated moderate overall satisfaction with PHC services (77.00%) among participants. More than 60% of the participants (63.11% and 82.59%) were satisfied with the continuity and communication of PHC services, respectively, whereas, less than half (41.73% and 46.92%) were satisfied with the accessibility of the PHC services and the health education provided at these centers. Moreover, low satisfaction was found among older patients and those with low educational levels. Other sociodemographic factors did not determine patient satisfaction. Conclusion and Recommendations This review indicated a moderate level of overall patient satisfaction with respect to the targeted satisfaction level for Saudi Ministry of Health 2023 PHC services of 85%. Additional efforts and continuing evaluation by health care providers will be crucial to address the weaknesses in PHC 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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».