Клиентоориентированность медицинских учреждений: ожидания населения и готовность медицинских организаций
Bibliographic record
Abstract
Рассматриваются вопросы качества медицинских услуг с точки зрения клиентоориентированности. Результаты имеющихся на сегодняшний день исследований свидетельствуют, что существует противоречие между потребностью пациентов в уважительном и внимательном отношении и недостаточной развитостью соответствующих компетенций у медицинского персонала. Проводится сравнительный анализ удовлетворенности пациентов медицинских учреждений с одной стороны, и представлений медицинских работников об удовлетворенности пациентов с другой. В качестве информационной базы исследования выступили результаты анкетного опроса пациентов (численность выборки 458 человек) и медицинских работников государственных и муниципальных организаций г. Омска (численность выборки 110 человек). В результате исследования было получено, что представления о причинах неудовлетворенности обслуживанием у медицинских работников и пациентов не совпадают. Так, оценки пациентов в отношении причин неудовлетворенности качеством предоставляемых медицинских услуг оказались существенно выше. Наибольший разрыв в оценках наблюдается в оценке квалификации медицинского персонала ее низкий уровень отмечает почти четверть (22, 7 %) опрошенных пациентов и только 0, 9 % работников учреждений здравоохранения. Полученные результаты свидетельствуют, что медицинские организации имеют завышенные представления в отношении оценки качества предоставляемых ими услуг. В то же время их ответы демонстрируют готовность к работе в данном направлении. Одним из вариантов решения проблемы недостаточной клиентоориентированности медицинского персонала может стать разработка этических стандартов общения с пациентами и внедрение их в практику деятельности учреждений здравоохранения.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.008 |
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".