Service Quality and Patient Satisfaction in Low-Income Countries: Evidence from Uganda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The impact of service quality on in-patients’ satisfaction is important for global livelihood. The purpose of this study was to examine the impact of service quality on in-patients’ satisfaction. METHODS: Data was collected using semi-structured interviews from a Faith based hospital services. Multiple regression analysis was used to examine the impact of service quality on in-patients’ satisfaction. RESULTS: This study revealed service dissatisfaction was mainly influenced by tangibles (hospital infrastructure, cleanliness, and staff appearance) depicting the highest impact on patient satisfaction, followed by responsiveness (waiting time, billing, and discharge efficiency) with a weaker correlation, and empathy (doctor-patient communication and emotional support), having the lowest but still significant effect. The regression model confirmed three dimensions accounted for 53.8% of the variation in patient satisfaction. CONCLUSION: Critical areas for improvement, include modernizing hospital infrastructure, streamlining administrative processes, and enhancing patient-centred care. Automating hospital records, reducing waiting times, and integrating communication training for healthcare providers. The research aligns with the current studies in low- and middle-income countries, where structural improvements and service efficiency have a greater impact on patient satisfaction than interpersonal aspects alone. The study provides policy insights for hospital administrators, policymakers, and healthcare providers, emphasizing the need for a holistic approach to healthcare service delivery globally.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».