Patient perceptions of healthcare service quality in Romania: Public versus private hospitals – Implications for developed and developing healthcare systems
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Recent increases in per capita income and longevity in Central and Eastern European counties (CEECs), alongside a slow-changing soviet-era public healthcare system, has led to the emergence of private hospitals. This paper investigates the differential patient service quality perceptions for private versus public hospitals, as well as for three types of healthcare services: primary, ambulatory, and inpatient care.Methods: Data from 1,673 patients of private and public hospitals in the capital of Romania were collected in face-to-face interviews. Analysis of covariance and partial-least-squares techniques were used to examine the relationships between perceived service quality, hospital ownership status and the type of health service patients received.Results: Over 70% of women prefer private health facilities to public hospitals (compared to less than 30% of men). While private hospitals rank higher than public hospitals on most attributes, the interaction effect of gender and hospital type reveals that assurance and empathy are the only significant attributes in driving women to private hospitals. (Physical facilities and staff appearance) as well as intangible dimensions of service quality (assurance, responsiveness, reliability, and empathy) have a positive impact on perceived overall service quality of healthcare. Improvements in perceptions of hospital’s tangibles, staff’s responsiveness and empathy have the greatest potential to enhance perceived overall service quality.Conclusions: This paper demonstrates the importance of breaking down health services into various sub-categories both in terms of perceived healthcare attributes and in terms of tangible healthcare facilities, such as public and private hospitals.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».