What are the determinants of variation in caretaker satisfaction with sick child consultations? A cross-sectional analysis in five low-income and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to explore determinants of variation in overall caretaker satisfaction with curative care for sick children under the age of 5 in five low-income and middle-income countries. DESIGN: A pooled cross-sectional analysis was conducted using data from the Service Provision Assessment. SETTING: We used data collected in five countries (Afghanistan, Democratic Republic of the Congo, Haiti, Malawi and Tanzania) between 2013 and 2018. PARTICIPANTS: Respondents were 13 149 caretakers of children under the age of 5 who consulted for a sick child visit. PRIMARY OUTCOMES MEASURED: The outcome variable was whether the child's caretaker was very satisfied versus more or less satisfied or not satisfied overall. Predictors pertained to child and caretaker characteristics, health system foundations and process of care (eg, care competence, user experience). Two-level logistic regression models were used to assess the extent to which these categories of variables explained variation in satisfaction. The main analyses used pooled data; country-level analyses were also performed. RESULTS: Process of care, including user experience, explained the largest proportion of variance in caretaker satisfaction (13.8%), compared with child and caretaker characteristics (0.9%) and health system foundations (3.8%). The odds of being very satisfied were lower for caretakers who were not given adequate explanation (OR: 0.56, 95% CI 0.46 to 0.67), who had a problem with medication availability (OR: 0.31, 95% CI 0.27 to 0.35) or who encountered a problem with the cost of services (OR: 0.57, 95% CI 0.48 to 0.66). The final model explained only 21.8% of the total variance. Country-level analyses showed differences in variance explained and in associations with predictors. CONCLUSIONS: Better process of care, especially user experience, should be prioritised for its benefit regarding caretaker satisfaction. Unmeasured factors explained the majority of variation in caretaker satisfaction and should be explored in future studies.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».