Behandlungsqualtität von Hausärzten in Einzel- und Gruppenpraxen der Schweiz
Bibliographic record
Abstract
Zusammenfassung Diese schweizerische Studie untersucht Unterschiede in der Zufriedenheit von Patienten mit ihren Hausärzten, die entweder in Einzel-oder Gruppenpraxen tätig sind.Die Daten für diese Auswertung stammen aus den Datenbanken von PEK (Programm Evaluation Komplementärmedizin) und swisspep Institut für Qualität und Forschung im Gesundheitswesen.Strukturelle Daten von Ärzten und Patienten wurden mittels Fragebogen erhoben.Als Methode der Evaluation der Patientenzufriedenheit wurde der EUROPEP-Fragebogen mit 23 Fragen verwendet.Die Studie umfasste 763 Ärzte in Einzel-(EP) und Gruppenpraxen (GP) und Fragebögen von 32 700 Patienten.Trotz teilweise unterschiedlicher Strukturen in der Ärzte-und Patientenpopulation ergaben die Auswertungen des EUROPEP-Fragebogens unter Einbezug von verschiedenen Kofaktoren geringe Unterschiede.Bei 5 von 23 Fragen schnitten die EP signifikant besser ab.Die Resultate dieser Studie über Patientenzufriedenheit in der Schweiz zeigen in bezug auf Arzt und die Praxisorganisation, dass die Patienten mehrheitlich eine hohe Zufriedenheit ausdrücken und es keine deutlichen Unterschiede zwischen EP und GP gibt.Einleitung In den letzten Jahren wurden vermehrt Anstrengungen unternommen, um die Zufriedenheit der Patienten mit ihrem Arzt anhand von Befragungen zu untersuchen.Solche Befragungen können Ärzten eine wichtige Orientierung über die Sichtweise ihrer Patienten geben und bei Unzufriedenheit mögliche Gründe liefern [1-3].Auch wie die Patienten die Praxisorganisation (Erreichbarkeit des Arztes, Wartezeit bis zu einem Termin u.a.) bewerten, wird oftmals nicht beachtet oder zuwenig wahrgenommen [4].Gute kommunikative Fähigkeiten eines Arztes haben einen grossen Einfluss auf eine optimale Arzt-Patienten-Beziehung und können eine solche
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".