Analysis of the Influence of Physical Facility, Executive Staff, Information and Finance on the Satisfaction of Outpatient Health bpjs Participants at rsu Prima Husada Sidoarjo
Notice bibliographique
Résumé
Social security is a type of service provided by the government to the community based on the state's ability and capability to give assistance and convenience to the community. Since January 1, 2014, the Ministry of Health of the Republic of Indonesia has established Badan Penyelenggara Jaminan Sosia (BPJS) to optimise the JKN programme. BPJS is a legal company founded to organise health insurance. There are numerous programmes under the guarantee programme, including health insurance programmes, accident insurance programmes, old age insurance programmes, and death insurance programmes. The aim of this study is to examine at the influence of physical facilities, executive staff, information, and finances on outpatient BPJS Health patient satisfaction at Jagir Surabaya Health Centre. This study takes a quantitative method. This study's strategy included multiple linear regression. The individuals investigated were 90 patients recruited from the Prima Husada Sidoarjo Hospital using a proportionate random sample technique. According to the study's findings, 47.7% of physical facilities, 13.4% of implementing staff, 25.2% of information, and 24.9% of money at Prima Husada Hospital had an impact on BPJS Health patient satisfaction. The hospital's function is expected to try to improve management, particularly health management, in order to manage better.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».