Determinants of Patient Satisfaction in Primary Healthcare: A Statistical Exploration
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.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patient satisfaction is a critical measure of healthcare quality, reflecting patients’ experiences and the extent to which their needs and expectations are met. While global studies have identified various determinants of satisfaction, research in some regions, particularly in the Gulf, remains limited. This study investigates the determinants of patient satisfaction in primary healthcare settings, focusing on socio-demographic factors and dimensions of care. Methods: This study was conducted among patients receiving services at primary healthcare centers. A systematic sampling approach yielded 398 completed questionnaires. The instrument assessed six dimensions of satisfaction: interpersonal care, technical competence, accessibility, convenience, availability, and overall satisfaction. Data analysis included descriptive statistics, t-tests, ANOVA, and exploratory factor analysis, with internal consistency measured using Cronbach’s alpha. Results: The mean satisfaction score was 35.2 (SD = 6.8). Married patients and those with college degrees reported significantly higher satisfaction. Factor analysis revealed interpersonal care, accessibility, and technical competence as the most influential dimensions. Communication quality and the time spent with healthcare providers were strongly associated with satisfaction. Approximately 64.8% of participants reported high overall satisfaction. Conclusion: Effective communication and patient-centered interactions are key determinants of satisfaction in primary care. Addressing gaps in provider-patient communication and ensuring sufficient consultation time can enhance patient experiences. These findings emphasize the need for ongoing assessment and improvement of healthcare delivery to meet diverse patient expectations
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 découle