Patient satisfaction and their determinants in outpatient department of a tertiary public hospital in Nepal: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient satisfaction is a vital metric for assessing healthcare quality and delivering patient-centered care. It can predict service utilization patterns by determining healthcare users' contentment with their providers. Consequently, evaluating patient satisfaction and its underlying factors is crucial to maintaining the quality of healthcare services. The present study aimed to assess patient satisfaction and its determinants in a tertiary care public hospital in Nepal. In this research, a cross-sectional design was employed to examine patient satisfaction within the Outpatient Department of Mental Hospital Lagankhel, Nepal. The study adopted a systematic random sampling approach for respondent selection, and stringent measures were implemented to uphold the validity and reliability of the collected data. To assess patient satisfaction comprehensively, the Patient Satisfaction Questionnaire-III (PSQ-III), developed by the RAND Corporation, was employed in conjunction with relevant sociodemographic variables. Utilizing mean scores and percentages, we calculated satisfaction levels across various dimensions. Additionally, a multinomial logistic regression analysis was conducted to investigate the relationships between patient satisfaction dimensions and sociodemographic characteristics. RESULTS: This study encompassed perspective of 206 participants, with 57.3% representing patient relatives and 51% being male, median age of 32 years (standard deviation: 12.53). Notably, patients reported higher levels of satisfaction, particularly within the interpersonal relationship dimension, while the technical quality domain received comparatively lower satisfaction ratings. Multinomial logistic regression analysis underscored the significance of sociodemographic factors in shaping patient satisfaction, with age (p = 0.008), type of residence (p = 0.001), occupation (p = 0.0019), income status (p = 0.014), time to reach the healthcare facility (p = 0.013), and insurance enrollment status (p = 0.017) all demonstrating significant associations. These findings illuminate the intricate qualities of patient satisfaction within our healthcare context, offering actionable insights for enhancement and guiding the trajectory of future research endeavors. CONCLUSIONS: Overall patient expressed satisfaction with service provided by tertiary care hospital, however continuous improvement remains essential. Conducting large-scale, nationwide studies across hospital tiers is vital. This data-driven approach empowers policymakers to allocate resources effectively, inform decision-making, and enact policies that exceed patient expectations, fostering a healthcare system of unparalleled excellence.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».