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Enregistrement W4390991031 · doi:10.54905/disssi.v27i142.e394ms3267

Patient satisfaction in Emergency Department

2023· article· en· W4390991031 sur OpenAlexaff
Khalid Alsunidi, Mazi Mohammed Alanazi, Khalid Ayidh Aljuaydi, Najd Mujawwil A Alanazi, Abdulelah Aziz E Alenzi, Ahmed Hadi Khormi, Osamah Mohammed Bin Bakheet, Ibrahim Abdullatif Bin Muhainy, Wafa Ali Mubark Alaswad, Awn Abdulkhaliq Alqarni, Ahmed Ali Alaqil, Elias Kassis

Notice bibliographique

RevueMedical Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentMedical emergencyPatient satisfactionMedicineEmergency medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patient satisfaction is used as a benchmark for healthcare reform efforts that centre on patient-centered care.The satisfaction scores for emergency departments (ED) are frequently the lowest.We set out to investigate patient satisfaction with regard to ED healthcare services at our institution because ED is the patient's initial point of contact for receiving primary care.In this cross-sectional investigation, patients who spoke Arabic and visited our institution's emergency department (ED) were interviewed and given a validated 28-item survey questionnaire.Patient demographics and healthcare use variables were assessed as determinants of patient satisfaction.Pharmacy services ranked highest in terms of patient satisfaction with a mean score of 79, while arrival received the lowest ratings with a mean score of 63.6.The average rating was 69.8.The "Comfort of the waiting area" question had the lowest mean score, while the "Explanations provided by chemist about your prescription" question had the highest mean score and was rated as the most satisfying.Based on these findings, suggestions were made to enhance patients' impressions of the care they received, their experiences doing so, and the rating as a whole.This report offers detailed suggestions for improving patient satisfaction in Saudi Arabia's primary ED settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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