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Enregistrement W4392231937 · doi:10.1186/s41687-024-00696-x

Patient satisfaction and their determinants in outpatient department of a tertiary public hospital in Nepal: a cross-sectional study

2024· article· en· W4392231937 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient satisfactionCross-sectional studyFamily medicineMedicineMultinomial logistic regressionHealth careRespondentResidencePublic healthLogistic regressionPsychologyNursingDemographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,356 · 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