Patient satisfaction with mental health services in Ethiopia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Satisfaction surveys in mental health services are crucial indicators of the quality of care given by the health institution and the clinical outcomes of people with mental disorders. The magnitude of patient satisfaction with mental health services was reported with various figures in different countries across the globe and in the regions of Ethiopia. The overall degree of satisfaction with mental health care in Ethiopia remained unknown. Therefore, by evaluating the degree of patient satisfaction and its determining factors with mental health services in Ethiopia, this systematic review and meta-analysis study closed the gap. METHODS: The findings of this review were reported following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guideline. Seven databases were searched. The quality of included studies was evaluated by using a modified version of the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cross-sectional studies, and meta-analysis was done by STATA 17. The I2 test was conducted to evaluate heterogeneity across the studies, and for the data identified as heterogeneous, a random-effects model was used during analysis. Egger’s test was also employed to assess possible publication bias. RESULTS: Among 531 screened studies, 10 studies with a total of 3627 patients were included in the final meta-analysis and revealed that the pooled national level of patient satisfaction with Mental health services was 65.97% [95% CI (58.57, 73.37%)]. Variables such as; living in rural are (OR = 1.92, 95%, CI: 1.40–2.44), lower educational status (OR = 2.04, 95%, CI: 1.34–2.74), living near to service providing institutions [1.93 (95% of CI;1.05,2.81)], regular availability of medications [1.61 (95% CI;1.07,2.15)] were positively and significantly associated with higher levels of patient satisfaction with mental health services in Ethiopia. CONCLUSION: In Ethiopia, one-third of psychiatric patients were dissatisfied with the mental health services provided. This finding emphasizes the importance of addressing geographic, educational, and resource disparities to improve patient satisfaction and overall quality of mental health care across the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».