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Enregistrement W4395111160 · doi:10.2196/49815

Patient Satisfaction With the Health Care Services of a Government-Financed Health Protection Scheme in Bangladesh: Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4395111160 sur OpenAlexvenueno aff
Md. Zahid Hasan, Md Golam Rabbani, Orin Akter, Gazi Golam Mehdi, Mohammad Wahid Ahmed, Sayem Ahmed, Mahbub Elahi Chowdhury

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Centre for Diarrhoeal Disease Research, BangladeshMinistry of Health and Family WelfareUnited States Agency for International Development
Mots-clésLikert scaleHealth carePatient satisfactionGovernment (linguistics)Cross-sectional studyMedicineDescriptive statisticsScale (ratio)Socioeconomic statusFamily medicineNursingEnvironmental healthPsychologyPopulationStatisticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Since 2016, the government of Bangladesh has been piloting a health protection scheme known as Shasthyo Surokhsha Karmasuchi (SSK), which specifically targets households living below the poverty line. This noncontributory scheme provides enrolled households access to inpatient health care services for 78 disease groups. Understanding patients' experiences with health care utilization from the pilot SSK scheme is important for enhancing the quality of health care service delivery during the national-level scale-up of the scheme. OBJECTIVE: We aimed to evaluate patient satisfaction with the health care services provided under the pilot health protection scheme in Bangladesh. METHODS: A cross-sectional survey was conducted with the users of the SSK scheme from August to November 2019. Patients who had spent a minimum of 2 nights at health care facilities were selected for face-to-face exit interviews. During these interviews, we collected information on patients' socioeconomic characteristics, care-seeking experiences, and level of satisfaction with various aspects of health care service delivery. To measure satisfaction, we employed a 5-point Likert scale (very satisfied, 5; satisfied, 4; neither satisfied nor dissatisfied, 3; dissatisfied, 2; very dissatisfied, 1). Descriptive statistics, statistical inferential tests (t-test and 1-way ANOVA), and linear regression analyses were performed. RESULTS: We found that 55.1% (241/438) of users were either very satisfied or satisfied with the health care services of the SSK scheme. The most satisfactory indicators were related to privacy maintained during diagnostic tests (mean 3.91, SD 0.64), physicians' behaviors (mean 3.86, SD 0.77), services provided at the registration booth (mean 3.86, SD 0.62), confidentiality maintained regarding diseases (mean 3.78, SD 0.72), and nurses' behaviors (mean 3.60, SD 0.83). Poor satisfaction was identified in the interaction of patients with providers about illness-related information (mean 2.14, SD 1.40), availability of drinking water (mean 1.46, SD 0.76), cleanliness of toilets (mean 2.85, SD 1.04), and cleanliness of the waiting room (mean 2.92, SD 1.09). Patient satisfaction significantly decreased by 0.20 points for registration times of 16-30 minutes and by 0.32 points for registration times of >30 minutes compared with registration times of ≤15 minutes. Similarly, patient satisfaction significantly decreased with an increase in the waiting time to obtain services. However, the satisfaction of users significantly increased if they received a complete course of medicines and all prescribed diagnostic services. CONCLUSIONS: More than half of the users were satisfied with the services provided under the SSK scheme. However, there is scope for improving user satisfaction. To improve the satisfaction level, the SSK scheme implementation authorities should pay attention to reducing the registration time and waiting time to obtain services and improving the availability of drugs and prescribed diagnostic services. The authorities should also ensure the supply of drinking water and enhance the cleanliness of the facility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,400 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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