Effectiveness of Personalised Phone Calls and Short Message Service Reminders in Improving Patient Attendance at a Radiology Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients missing scheduled hospital appointments pose significant challenges, including resource waste and delayed patient care. This study evaluated the effectiveness of personalised reminder systems (phone calls and short message service (SMS)) in improving patient attendance rates at a radiology department. METHODS: The study was conducted at a hospital facility in Saudi Arabia. The intervention involved reminding 493 patients of their radiology appointments using their preferred method (phone call or SMS). Demographic, clinical, and other factors were considered in analysing the impact of these reminders on appointment attendance. Attendance rates before the intervention were further compared with attendance rates after the intervention to assess the effectiveness of the studied strategies. RESULTS: Patient reminders affected overall patient attendance, with a 5% improvement compared to the attendance rates before the intervention. Phone call reminders were found to be more effective than SMS, particularly among older patients (41-60 years). The attendance rate for patients receiving phone call reminders ranged from 35% to 85%, whereas those receiving SMS reminders had a 15-65% attendance range. The study indicated marital status and distance as key factors associated with attendance. Chi-square analysis also highlighted significant differences in attendance rates before and after the intervention, particularly among female patients, single and divorced individuals, and those with at least secondary education. Patients living more than 35 km from the hospital and those referred from other hospitals were more likely to miss appointments, irrespective of the intervention. CONCLUSION: Personalised phone call reminders seem to be more effective than SMS in reducing missed appointments, especially among older patients. This study highlighted the importance of considering patient demographics and preferences in designing reminder systems to enhance healthcare appointment adherence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».