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Enregistrement W4416059594 · doi:10.55640/ijmsdh-11-11-05

Patient Satisfaction in a Gynecology- Obstetrics Service at Ibn Al Jazzar University Hospital in Tunisia: A Cross- Sectional Study (2023)

2025· article· en· W4416059594 sur OpenAlexaboutno aff
Marwen Nadia, Gurbej Ekram, Nssri Onsi, Ridha Fatnassi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Science and Dental Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Satisfaction in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient satisfactionLikert scaleCompetence (human resources)University hospitalHealth careCustomer satisfactionService qualityCross-sectional studyService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patient satisfaction is a crucial indicator of healthcare quality, particularly in gynecology-obstetrics services where care involves intimate and sensitive aspects of women's health. Understanding patient perspectives is essential for improving service delivery and healthcare outcomes. Objective: To evaluate patient satisfaction levels in the gynecology-obstetrics service at Ibn Al Jazzar University Hospital in Kairouan, Tunisia. Methods: A cross-sectional study was conducted from January to March 2023 among 276 patients hospitalized in the gynecology-obstetrics service. Data was collected using a validated questionnaire developed by the General Directorate of Public Health Structures (DGSSP) in collaboration with the Observatory on the Performance of Organizations and Health Systems at the University of Montreal (OPOSSUM). The questionnaire assessed overall satisfaction and seven specific domains: accessibility, continuity, comprehensiveness, technical quality, humanization, environment, and conditions of stay. Satisfaction was measured using a 6-point Likert scale (0-5). Results: The overall satisfaction rate was 37%. Domain-specific satisfaction rates varied considerably: accessibility of care (65.6%), continuity of care (41.7%), comprehensiveness of care (16.3%), technical quality of care (52.9%), humanization (37.0%), environment (41.3%), and conditions of stay (5.1%). Physician competence (80.8%) and staff cleanliness and attire (83.7%) received the highest satisfaction ratings, while visiting areas (0%) and visiting hours (5.1%) received the lowest. Conclusion: While overall patient satisfaction in the gynecology-obstetrics service was moderate, significant variations existed across different domains. The findings highlight areas of strength and opportunities for improvement. Implementing targeted interventions, including digital solutions like the GynéSatis mobile application, could enhance patient experience and healthcare quality in this setting.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,410 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
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