مدل سازی بهینه رضایت مندی بیمار از پزشک مبتی بر روش های یادگیری ماشین

چکیده:
رویکرد بیمار محور در حوزه سلامت به تازگی در حوزه نظام پزشکی کشور ما مطرح شده است ولی تا کنون در زمینه عوامل رضایت بیمار از پزشک تحقیق علمی منتشر شده ای وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بیان شده را با ارزیابی علمی مبتنی بر اطلاعات واقعی کسب شده از مطالعه میدانی پوشش دهد.در این راستا با مرور ادبیات و مدلهای حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه ای برای حوزه سلامت طراحی و با نظر خبرگان مورد تایید قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بین 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزیع شد و 395 پرسشنامه جمع آوری شد. تعداد برای تحلیل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه های عصبی، استفاده شد. تحلیل نتایج بر حسب معیار صحت نشان داد که کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضایت بیمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتایج تحلیل با این روش حاکی از آن است که موثرترین ویژگی در رضایت مندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بیمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتایج رتبه بندی عوامل در مقایسه با سایر مطالعاتی که تنها از روش های آماری برای تحلیل استفاده شده بودنشان داد که نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می کردند. ولی توامندی هایی که روش شبکه عصبی در مدلسازی دارد نقطه قوت این روش نسبت به مطالعات مذکور است.
زبان:
فارسی
صفحات:
1 تا 23
لینک کوتاه:
magiran.com/p1624594 
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!