How does Jordanian patients’ satisfaction with emergency nursing care associated with their knowledge of the triage system and expected time to wait?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Emergency departments (EDs) are critical to healthcare systems, yet in Jordan, overcrowding and resource limitations challenge care quality. This study assessed how Jordanian patient satisfaction with nursing care at EDs related to their understanding of triage systems and wait times. Method: A prospective cross-sectional design was used. Data were collected from largest two healthcare hospitals in Jordan which utilizing Canadian triage system. A convenience sampling method was utilized. All adult patients (≥18 years) were included. However, patient’s triaged at level 1 (resuscitation) or 2 (emergent) based on Canadian triage system, pediatric patients, and/or those with documented history of psychiatric illness were excluded. Valid and reliable tools were used. Result: The mean age of patients was 37.6 years (SD=11.4), with a mean satisfaction score of 15.79/20 (SD=3.22), reflecting high satisfaction. Most patients (61.3%) were unaware of triage processes; however, their satisfaction with nursing care was related with triage understanding (P<0.05). Younger patients (t=2.045, P<0.05), Jordanian nationals (t=1.817, P<0.05), unmarried individuals (F=3.32, P<0.05), and government-sector workers (F=3.42, P< 0.05) reported significantly higher satisfaction than others. Conclusion: Enhancing patient satisfaction in EDs relies on optimizing nursing care, particularly through staff training in triage systems and patient education about triage processes. Implementing standardized protocols, along with accessible educational materials for patients while they are in the waiting room, is critical to addressing care gaps and ensuring sustainable improvements.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».