To examine the relationship between

To examine the relationship between the predictor variable, readiness for discharge, and the primary outcomes, a correlation analysis was first performed. A significant correlation between readiness for discharge (as a continuous variable) and the physician communication composite domain was found (rs 1⁄4 0.309; p < 0.001; Fig. 2A). This was true with either method of calculating the physician communication composite. In addition, the 2 methods for calculating the physician communication composite had a very strong correlation with one another (rs 1⁄4 0.997; p < 0.001). When comparing readiness for discharge as a continuous variable to the overall hospital rating, there was a significant correlation as well (rs 1⁄4 0.361; p < 0.001; Fig. 2B). These strong correlations between readiness for discharge and satisfaction held true in both subgroupsdthose admitted for SBO and those with prolonged hospital stays. (We also conducted a sensitivity analysis by comparing those who responded to the readiness for discharge question with the topbox response (ie, “very good”) to those who responded with the next best response (ie, “good”). We found no change in our results with a continued significant difference be- tween groups for all outcomes variables (ie, physician communication, nursing communication, hospital satisfaction, and information giving about care after discharge) (Supplementary Table 1, available online). Given these results, patients were classified as RFD using the dichotomized topbox method.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การตรวจสอบความสัมพันธ์ ระหว่างตัวแปร predictor เตรียมความพร้อมสำหรับการปล่อย ผลหลัก การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เป็นครั้งแรก พบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างความพร้อมสำหรับการปล่อย (เป็นตัวแปรต่อเนื่อง) และโดเมนผสมการสื่อสารของแพทย์ (rs ว่า 0.309; p < 0.001 รูป 2A) นี้คือความจริงพร้อมทั้งวิธีการคำนวณการแพทย์สื่อสารคอมโพสิต นอกจากนี้ ในวิธีที่ 2 สำหรับการคำนวณการแพทย์สื่อสารคอมโพสิตมีความแข็งแรงสัมพันธ์กับอีกคนหนึ่ง (ว่า rs 0.997; p < 0.001) เมื่อเปรียบเทียบความพร้อมสำหรับการปล่อยเป็นตัวแปรต่อเนื่องกับการจัดอันดับโดยรวมของโรงพยาบาล มีความสำคัญสัมพันธ์เป็นอย่างดี (ว่า rs 0.361; p < 0.001 รูป 2B) ความสัมพันธ์เหล่านี้แข็งแกร่งระหว่างความพึงพอใจและความพร้อมสำหรับการปล่อยจัดขึ้นจริงทั้งใน subgroupsdthose เข้าสำหรับ SBO และผู้ที่ มีโรงพยาบาลเป็นเวลานานอยู่ (เรายังทำการวิเคราะห์ความไว โดยการเปรียบเทียบผู้ที่ตอบสนองความพร้อมสำหรับปล่อยคำถามด้วยการตอบสนอง topbox (ie "ดีมาก") กับผู้ที่ตอบสนองกับการตอบสนองที่ดีที่สุดถัดไป (ie ดี") เราพบไม่เปลี่ยนแปลงในผลของเรามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญต่อโลกของวัยรุ่นเป็นกลุ่มที่ตัวแปรผลลัพธ์ทั้งหมด (ie การสื่อสารแพทย์ พยาบาลสาร ความพึงพอใจของโรงพยาบาล และข้อมูลที่ให้เกี่ยวกับการดูแลหลังจากออกจาก) (เสริม 1 ตาราง มีออนไลน์) ได้รับผลลัพธ์เหล่านี้ ผู้ป่วยถูกจัดเป็นกรมป่าไม้โดยใช้วิธี dichotomized topbox

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทำนายความพร้อมในการจำหน่ายและผลหลัก, การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เป็นครั้งแรก ความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการเตรียมความพร้อมสำหรับการปล่อย (เป็นตัวแปรต่อเนื่อง) และโดเมนของการสื่อสารแพทย์คอมโพสิตที่พบ (RS 1/4 0.309; p <0.001; Fig. 2A) นี่คือความจริงที่มีวิธีการคำนวณคอมโพสิตสื่อสารแพทย์อย่างใดอย่างหนึ่ง นอกจากนี้ยังมี 2 วิธีสำหรับการคำนวณคอมโพสิตสื่อสารแพทย์มีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งมากกับอีกคนหนึ่ง (RS 1/4 0.997; p <0.001) เมื่อเปรียบเทียบกับการเตรียมความพร้อมสำหรับการปล่อยเป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่องเพื่อให้คะแนนโรงพยาบาลโดยรวมมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน (RS 1/4 0.361; p <0.001; Fig. 2B) เหล่านี้มีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างการเตรียมความพร้อมสำหรับการปล่อยและความพึงพอใจเป็นจริงทั้งใน subgroupsdthose เข้ารับการรักษา SBO และผู้ที่มีโรงพยาบาลเป็นเวลานาน (นอกจากนี้เรายังดำเนินการวิเคราะห์ความไวโดยการเปรียบเทียบผู้ที่ตอบสนองต่อการเตรียมความพร้อมสำหรับคำถามปล่อยกับการตอบสนอง topbox (เช่น "ดีมาก") ให้กับผู้ที่ตอบสนองกับการตอบสนองดีที่สุดต่อไป (เช่น "ดี"). เราพบว่าไม่มี การเปลี่ยนแปลงในผลของเราที่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญอย่างต่อเนื่องกรทวีกลุ่มสำหรับทุกตัวแปรผล (เช่นการสื่อสารแพทย์พยาบาลการสื่อสารความพึงพอใจของโรงพยาบาลและข้อมูลเกี่ยวกับการดูแลให้หลังจากที่ปล่อย) (ตารางที่ 1 เสริมที่มีจำหน่ายออนไลน์). ให้ผลลัพธ์เหล่านี้ ผู้ป่วยที่ได้รับการจัดเป็นกรมป่าไม้โดยใช้วิธีการ topbox dichotomized

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ความพร้อมสำหรับจำหน่ายและหลักผล การวิเคราะห์สหสัมพันธ์เป็นครั้งแรกที่แสดง ความสัมพันธ์ระหว่างความพร้อมในการเป็นตัวแปรต่อเนื่อง ) และแพทย์การสื่อสารคอมเมนพบ ( Rs 1 ⁄ 4 0.309 ; p < 0.001 ; รูปที่ 2A ) นี้เป็นจริงด้วยวิธีคำนวณแพทย์การสื่อสารรวม โดย 2 วิธีการคำนวณแพทย์การสื่อสารคอมโพสิตมีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งมากกับอีกคนหนึ่ง ( Rs 1 ⁄ 4 การทดสอบ ; p < 0.001 ) เมื่อเปรียบเทียบความพร้อมในการเป็นตัวแปรอย่างต่อเนื่องเพื่อประเมินโรงพยาบาลโดยรวม มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน ( Rs 1 ⁄ 4 0.421 ; p < 0.001 ; รูปที่ 2B ) ความสัมพันธ์ระหว่างความพร้อมเหล่านี้แข็งแรงปลดและความพึงพอใจที่จัดขึ้นจริงทั้งใน subgroupsdthose เข้ารับบอลและกลุ่มโรงพยาบาล นานอยู่ ( เรายังได้ทำการวิเคราะห์ความอ่อนไหวโดยเปรียบเทียบผู้ที่ตอบสนองต่อความพร้อมในการตั้งคำถามกับ topbox การตอบสนอง ( เช่น " ดีมาก " ) ผู้ที่ตอบสนองกับการตอบสนองที่ดีที่สุดต่อไปคือ ( " ดี " ) เราไม่พบการเปลี่ยนแปลงในผลของเราที่มีต่อความแตกต่าง - ทวีผลคือ ตัวแปร ( เช่น แพทย์ พยาบาล โรงพยาบาล การสื่อสาร การสื่อสาร ความพึงพอใจ และให้ข้อมูลเกี่ยวกับการดูแลหลังจากปลด ( เพิ่มเติม ) ตารางที่ 1 พร้อมใช้งานแบบออนไลน์ ) ได้รับผลลัพธ์เหล่านี้ผู้ป่วยแบ่งเป็นงวด dichotomized topbox โดยใช้วิธี