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Enregistrement W4404809116 · doi:10.1370/afm.22.s1.6054

Patient Experience of Emergency Department Care in Newfoundland and Labrador: A Structural Equation Modeling Analysis

2024· article· en· W4404809116 sur OpenAlexaboutno aff
Aswathy Geetha Manukumar, Hensley H. Mariathas, Christopher Patey, Shabnam Asghari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingEmergency departmentContext (archaeology)Latent variableMedicinePopulationPsychologyGerontologyMedical emergencyNursingEnvironmental healthComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Over the last decade, patient care experience in the emergency department (ED) has been subpar. Relationships and communication with staff, physical comfort, privacy, and accessibility influence the patient experience of ED care. Understanding factors that impact the ED care experience is needed to improve the quality of care and meet patient needs and expectations. Objective: To examine the factors that impact patient experience of ED care in Newfoundland and Labrador (NL) and how patient ED care experience differs by gender, age and ED location. Study Design: Cross-sectional study. Analysis: Structural Equation Modelling (SEM) Analysis. A p-value of <0.05 was considered statistically significant. Setting: Two rural and two urban EDs in NL. Population Studied: Patients visiting the EDs from 1 March 2021 to 27 July 2023 randomly selected based on their visit date and time. Instrument: Telephone survey administered by a trained interviewer. Outcome Measures: Overall patient experience of care, patient experience with aspects of care delivery such as staff concern for their comfort, support received for fears/worries, clarity of explanations, responsiveness to requests, and involvement in care decisions. Results: All the outcome variables were correlated (r = 0.04–0.4, P<0.001), and thus, we used a latent variable for the SEM analysis. The model fit the observed data well [CFI=0.96, SRMR=0.05, RMSEA = 0.196]. All the variables had a factor loading of ≥0.7 with the latent variable, except patient experience with staff responsiveness to requests. The final analysis showed that age, gender and hospital location are associated with patient ED care experience. Older patients reported a better experience than younger patients [OR 1.11, CI 1.04-1.19]. Male patients reported a better experience than female patients [OR 1.15, CI 1.06-1.25], and patients who visited the urban EDs reported a worse experience than those who visited the rural EDs [OR 0.76, CI 0.70-0.82]. Conclusions: Our findings will offer a comprehensive examination of the factors influencing the quality of patient care experiences within EDs and how patient demographics and the geographical location of the ED affect it. As these insights are essential for enhancing patient-centred care and ultimately assisting in improving health outcomes, our results are a necessary resource for NL health services.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
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