Exploring the impact of the COVID-19 pandemic on physician complaint trends in Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has posed unprecedented challenges to healthcare systems globally. This study aimed to investigate the pandemic's impact on physician complaints in Alberta, Canada, across three periods: pre-, during, and post-pandemic. Methods A cross-sectional study was conducted using the College of Physicians & Surgeons of Alberta (CPSA) complaint database from Q1 2018 to Q4 2023. Complaints were grouped into eight domains, with a detailed analysis of COVID-19-related complaints. A qualitative analysis categorized complaints into thematic domains, and trends were analyzed. The frequency of complaints was compared by using the chi-square test. Results Complaint trends showed stability pre-pandemic, decreasing during the pandemic, and rising post-COVID. Medical reporting complaints decreased during the pandemic but increased post-COVID. Conversely, practice management, third-party involvement, ethical concerns, and systemic issue complaints increased during the pandemic and continued into the post-COVID period. COVID-19-related complaints peaked in Q1 2022, with family physicians receiving most of them. Conclusions Proactive monitoring of complaint trends is essential for healthcare organizations to ensure high-quality, patient-centered care. This study provided insights into the impact of the COVID-19 pandemic on physician complaints in Alberta, emphasizing the necessity for continuous monitoring and intervention.
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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 | 0,001 |
| 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 ».