患者投诉

摘要： 目的分析患者投诉现状及其情感体验。方法以广东省某中医院收集到的2020年共1589条投诉作为研究资料,使用三级编码法,借助NVivo 12 Plus软件的词频分析、层次分析图表、聚类分析等功能进行内容分析。结果1589条投诉共形成了38个三级节点、9个二级节点和3个三级节点。投诉患者情感高频词的前三位是“失望”“着急”“不满”,分别为848次(51.74%)、377次(23.00%)、366次(22.33%)。对投诉问题感知高频词的前三位是“不耐烦”“不友善”“麻烦、困难”,分别为49次(30.25%)、40次(24.69%)、34次(20.99%)。在感知问题隶属方面,79.01%属于关系问题,20.99%属于管理问题。结论NVivo软件的可视化分析有助于清晰呈现投诉分类框架的三级结构逻辑关系,识别出投诉患者负性情感的高频词,为医院进一步改善医疗服务行为、建立现代医院管理制度提供参考依据。下一步将对投诉患者的负向情感体验展开深入分析,探讨建立投诉患者情感体验模型。

摘要： 医疗机构处理投诉应兼顾"患者至上"与"职工为本"。对受理的投诉事件进行逐项评定,合理区分投诉系医务人员个人原因、患者误解还是医院管理问题所造成,是实现这一目标的重要环节。介绍山东省某三级医院开展投诉评价的做法,以5件评定结果产生争议的投诉为例,从评价小组人员构成、评价技能储备、环节流程设计3个方面分析了影响评价结果客观性、准确性的因素,探讨了优化评价小组、实施前置培训、完善流程环节、提升沟通技巧、提供管理保障等持续改进措施。

摘要： 目的通过收集烟台市某三甲医院连续3年的患者投诉信息,分析投诉高发科室和投诉原因,为医院处理好患者投诉及提高患者就医满意度提出对策建议。方法将2018年1月—2020年12月接收的投诉资料进行整理和筛选,提取被投诉科室、原因等信息,通过Excel软件利用构成比和百分比进行描述性分析。结果共有投诉812项,2019年最多,为307项(37.81%);针对临床科室的投诉最多,为504项(62.07%);行政后勤科室被投诉年份分布差异有统计学意义(P<0.001)。针对被投诉原因可以分为医方和患者两大方面,患方事由共计258例(31.77%),医方事由共计554例(68.23%)。由于患者原因产生的投诉包括患者期望值过高、医学常识少、自身素质差以及其他原因,其次是因为医方在医疗行为、医患沟通、服务态度、医院制度、医院收费、医院硬件设施、医院管理和医疗质量中产生的投诉。结论医院要加强质量管理,提高工作能力;医务人员应提升与患者的沟通水平,改善服务态度;加强患者医疗常识教育,引导患者正确就医。

摘要： 新时代背景下,公民的权利意识不断增强,患者投诉屡见不鲜.医患关系的紧张严重影响到社会医疗秩序,患者投诉逐渐成为医院发展关注的重点.作者从静态博弈和动态博弈两个角度分析医生、患者、医院三者之间的行为选择,分析各方在博弈中的策略选择及其得益,并提出规范患者投诉管理的对策.建议规范化管理患者投诉,畅通医院投诉渠道,加强对医生机会主义行为的监督,建立与患者投诉挂钩的奖惩制度.

摘要： 患者投诉作为“负面评价”的标志之一,医院管理者往往对此讳莫如深,这种将医院管理与患者投诉相对立的观点忽视了二者的内在统一性.通过贝叶斯博弈分析为模型来认识患者投诉与医院管理的关系.经分析患者投诉在医院管理部门与医护人员的博弈关系中的作用可知,其可通过降低监管成本、增加管理绩效等对医院管理产生重要的正向价值.通过“成本-收益”曲线研究患者投诉意愿强度的影响因素以探究在医院管理中完善患者投诉制度、增强患者投诉意愿的着力点.基于成本效益分析中对患者投诉影响因素的分析,医疗机构可以通过畅通投诉渠道、确保投诉处理部门立场中立、建立投诉整改闭环工作制度和完善投诉反馈制度等措施来改进工作,以充分发挥患者投诉对医院管理的正效用.

摘要： 当下,医护人员因为各种原因,常常被患者投诉。但对于广医三院急诊科副主任胡峻岩来说,却有一次令他难忘的经历,他不是因为被投诉而气恼,而是因为一个本可以挽救的生命,却因患者家属的不信任而耽误治疗,最终令人惋惜地逝去。

摘要： 患者满意度不仅是衡量医疗服务质量和医疗机构社会效益的重要指标,而且已成为公立医院综合改革以及和谐医患关系的重要评价指标[1]。为建立以服务患者为导向的医院文化,北京中医药大学深圳医院(龙岗)每周召集相关部门负责人开例会,重点关注投诉部门反映的问题。作为医院里负责接待、处理患者投诉的主要部门,客服中心工作人员应用叙事医学理念在工作中摸索出了"五个一""一动""不动"的服务理念。

摘要： 医患关系是医务工作者和患者共同关心地敏感话题,管理好医患关系事关医院的发展和稳定.医患发生矛盾时患者最初的主要表现形式是患者投诉,患者及其家属对医院提供的医疗、护理服务及环境设施等不满意,以来信、来电、来访等方式向医院反映问题,提出意见和要求.如何客观分析患者投诉原因,管理好患者投诉、正确处理医患矛盾,构建和谐医患关系,成为关系到人民群众的生命健康、关系到党和政府形象,关系到社会和谐稳定的重要问题.本文就患者投诉原因进行浅析,同时就如何管理患者投诉问题做了系统的阐述和研究.聊城市人民医院为做到医院投诉管理更加规范，在正确分析造成投诉患者投诉原因的基础上，根据《医疗机构管理条例》、卫生部《投诉管理办法》（试行）等法规，结合医院工作实际，积极探索了一套科学合理的管理机制，明确指出了患者投诉处理的范围，规范投诉处理程序，维护正常医疗秩序，保障医患双方合法权益。

摘要： @@我院是一所医疗、教学、科研为一体的综合性医院，近一千张床位，门诊工作量很大，年门诊人次在39.5万，为了更好的为患者服务，有效预防和解决门诊患者投诉，及时化解矛盾，保护患者的利益，对2009年门诊部接待患者投诉、来访进行分析提出对策。

摘要： 技术加服务是医患之间永恒的主题，唯有高超的技术和优质的服务才能赢得病人的信赖。本文首先分析了患者投诉的原因，然后提出了面对患者投诉所采取的相应对策。

摘要： 人的行为背后总是伴随着一系列复杂的心理活动。患者投诉也不会例外。表面上看,这是一种维护自身权利的维权行为。但如果从心理学的角度观察,产生这种维权行为的心理动因则主要是患者的需求没有得到满足。而不同的患者则有不同的心理需求。因此,在接待和处理患者投诉过程中,要特别关注患者的投诉指向即投诉内容,以准确地把握投诉人的心理动向。本文对投诉人的心理动向进行了分析。

摘要： 门诊医护人员服务意识淡漠。对患者提出的问题和困难不够热心、细心、耐心的予以解释与沟通，导致交流受阻引发摩擦，患者投诉。本文介绍了门诊患者投诉的原因，并提出减少患者投诉的政策及方法。

摘要： 我们知道，人的行为背后总是伴随着一系列复杂的心理活动。患者投诉也不会例外。从总的方面来看，投诉是患者或其家属在就医或接受医疗服务的过程中，与医务人员或院方就各自的权利、义务发生矛盾或冲突后，以书面或口头等间接或直接的形式向院方或上级主管部门等反映情况、表达意愿并要求给予解决的一种行为。表面上看，这是一种维护自身权利的维权行为。但如果从心理学的角度观察，产生这种维权行为的心理动因则主要是患者的需求没有得到满足。而不同的患者则有不同的心理需求。因此，我们在接待和处理患者投诉过程中，要特别关注患者的投诉指向即投诉内容，以准确地把握投诉人的心理动向。本文就渴望得到尊重的心理、期待问题尽快解决的心理、希望得到适当补偿的心理、发泄不满情绪的心理等方面进行了讨论。

摘要： 目的：用人文关怀技巧及时处理患者投诉,把投诉解决在萌芽阶段,提高患者满意度.方法：通过解决2016年科室内14起患者或家属投诉,回顾梳理了解决步骤：认同投诉、检查患者、积极处理、上报主管、查找症结、解释或道歉、补偿,最后上报不良事件.结果：2016年科室内14起患者投诉均在科室内解决,无投诉到医院“护患纠纷办公室”.结论：用人文关怀技巧,梳理处理流程,处理患者投诉,收到良好效果.

摘要： 患者投诉是对医院医疗质量和医疗服务的不满意.因为,医患双方对医疗服务质量和结果的评价经常产生分歧,导致医疗纠纷和投诉，不管患者投诉是否合理，作为医院管理者来说，要正确看待患者投诉行为，完善投诉途径，建立投诉管理制度，健全投诉处理组织，制定危机管理措施，加强员工风险意识培训，这对预防医疗事故，减少医疗纠纷，改进医院工作，提高医院竞争力有着十分重要的作用和意义。医院对患者投诉管理首先要解决好每一个单独事件以使所涉及的患者满意，其次在医院内部关于投诉的信息必须到达一定的管理层次，这样就可以采取措施重塑服务过程和系统等以便根除问题的原因。

摘要： 目的：通过对院前急救投诉及问题反映进行分析,查找院前急救投诉及问题反映的原因,及时采取相对应的解决措施,提高院前急救医疗服务质量,提高患者对院前急救的满意度.rn 方法：对广州市急救医疗指挥中心2014年1月～2015年6月的投诉及问题反映共127宗进行分析.rn 结果：广州市急救医疗指挥中心2014年1月～2015年6月广州市出车数量约23万次,投诉及问题反映共127宗,占出车数量的0.054％,位于投诉及问题反映原因前五位的分别是:院前急救转诊、服务态度、出车收费、出车超时、各种原因不能出车,分别占36.22％、22.05％、15.75％、9.45％、6.30％。rn 结论：通过对院前急救投诉及问题反映进行分析,及时处理,构建和谐医患关系。

摘要： 目的：通过对院前急救投诉及问题反映进行分析,查找院前急救投诉及问题反映的原因,及时采取相对应的解决措施,提高院前急救医疗服务质量,提高患者对院前急救的满意度.rn 方法：对广州市急救医疗指挥中心2014年1月～2015年6月的投诉及问题反映共127宗进行分析.rn 结果：广州市急救医疗指挥中心2014年1月～2015年6月广州市出车数量约23万次,投诉及问题反映共127宗,占出车数量的0.054％,位于投诉及问题反映原因前五位的分别是:院前急救转诊、服务态度、出车收费、出车超时、各种原因不能出车,分别占36.22％、22.05％、15.75％、9.45％、6.30％。rn 结论：通过对院前急救投诉及问题反映进行分析,及时处理,构建和谐医患关系。

摘要： 本发明实施例提供了投诉模型的训练方法、用户投诉的预测方法、装置及设备。方法包括：获取至少一条投诉信息；基于用户位置轨迹识别模型确定用户所处基站的人流量信息；基于所述投诉信息和所述人流量信息训练投诉模型。本发明实施例能够精准识别网络中潜在的投诉用户，也使得投诉预警管理更加具有针对性。

摘要： 本说明书实施例提供一种投诉、投诉案件处理方法、装置及设备，在投诉案件处理方法中，获取待处理投诉案件的多个特征数据。根据该多个特征数据，对预测模型进行训练。将多个特征数据以及训练好的预测模型输入解释模型，以获取投诉案件的判定结果以及判定原因。输出判定结果以及判定原因。

摘要： 本发明提供一种投诉事件的投诉内容分类判定方法及装置，方法包括：获取每个投诉事件的投诉文本，生成投诉文本明细表；根据预设的投诉内容分类，生成投诉分类样本表；合并该投诉文本明细表和该投诉分类样本表，以生成投诉数据表，并根据该投诉数据表生成词频矩阵；利用该词频矩阵，建立各个投诉内容分类的投诉样本集，并且计算该投诉数据表中投诉内容的词频数；计算各个投诉样本集的质心；计算各个投诉事件到各个投诉样本集的质心的距离，取这些距离的最小值，确认各个投诉事件按照与其距离最近的各个投诉样本集进行归类，生成投诉内容分类的判定结果。通过本发明有效实现了对大量投诉事件的投诉内容进行准确识别以及精确分类。

摘要： 本发明公开了一种投诉方法、投诉处理方法、终端、投诉处理服务器及系统，其中，该方法包括：获取用户终端选择的投诉；测量用户终端的当前网络信息；根据用户终端的当前网络信息的测量结果生成投诉信息；将投诉信息发送至网络侧的投诉处理服务器。本发明各实施例的投诉方法、投诉处理方法、终端、投诉处理服务器及系统，可以快速准确进行故障定位、提高投诉处理效率、减少资源的浪费，有效解决现有技术中投诉方式描述准确性低、不能准确故障定位、耗费大量资源的缺陷。

摘要： 本发明提供一种投诉单的投诉风险识别方法及装置，涉及大数据技术领域，可用于金融领域或其他技术领域。所述方法包括：获取新客户投诉单，对所述新客户投诉单进行知识抽取，得到待比对属性信息；将所述待比对属性信息与旧客户投诉单中对应的属性信息进行知识关联比对；所述旧客户投诉单中的属性信息通过知识图谱表示；将知识关联比对结果大于预设阈值的旧客户投诉单作为与所述新客户投诉单相关联的目标客户投诉单，并通过所述知识图谱抽取所述属性信息，对所述属性信息进行风险识别，得到是否具有投诉风险的识别结果。所述装置执行上述方法。本发明实施例提供的方法及装置，能够提高投诉单处理效率。

摘要： 本发明公开了一种基于智慧化投诉事件登记的医院投诉服务平台及方法。其监管方法，具体包括如下步骤：进行投诉需求的接收，并让患者进行签字确认；登记人员进行核实，然后录入到系统中；将所述数据互联模块以及业务终端获取的相关数据存储在数据库中；将所述监管规则信息与所述业务终端投诉信息进行对比，形成投诉信息追踪查询；管理终端对各项数据信息进行查询与查看，自动生成相关数据信息统计分析图形、报表与报告；管理人员依据分析结果进行专项调查与质量改进。本发明为加快投诉事件的处理效率，提高医院管理水平，保障医疗质量和医疗安全，避免不良事件的发生。

摘要： 本发明提供一种基于投诉举报内容智能挖掘投诉举报对象的方法，包括如下步骤：步骤1：获取源数据，连接投诉举报数据库表，打开数据库表后读取投诉举报数据表内容进入数据集；步骤2：机构名识别，获取到数据集中的投诉内容信息后，针对投诉内容识别出投诉内容中的机构名称；步骤3：精准匹配，调用市场监管登记信息，利用识别出的机构名称、地址信息通过精准匹配算法获得该企业的详细名称信息；步骤4：结果推荐，获取到投诉对象企业详细名称后，最后一步是系统推荐显示该计算结果，以进行下一步应用。应用该发明后，可以把汇聚到的投诉举报信息应用人工智能AI技术与市场监管企业登记信息进行智能匹配，从而获取到精确的投诉举报企业对象信息。

摘要： 本发明涉及信息技术领域，公开了一种高投诉风险用户识别方法、投诉预警方法及相关设备，高投诉风险用户识别方法包括：对用户的聊天语料进行预处理，获得聊天语料中的有效词组，将有效词组与预设的投诉预警文本库进行比对，计算第一评分值，计算用户每次发言时相对于上一次发言的时间间隔，统计时间间隔低于预设时间间隔的次数，并基于次数计算第二评分值；根据第一评分值和第二评分值计算总评分值；判断总评分值是否大于预设阈值；若是，则确定用户为高投诉风险用户。通过本方法，能实时监控用户的情绪，方便业务人员调整话术，控制用户投诉风险，降低投诉数量，提高用户满意度。此外，本发明还涉及区块链技术，聊天语料可存储于区块链中。

摘要： 本说明书实施例提供一种投诉、投诉案件处理方法、装置及设备，在投诉案件处理方法中，获取待处理投诉案件的多个特征数据。根据该多个特征数据，对预测模型进行训练。将多个特征数据以及训练好的预测模型输入解释模型，以获取投诉案件的判定结果以及判定原因。输出判定结果以及判定原因。

摘要： 本发明实施例提供了投诉模型的训练方法、用户投诉的预测方法、装置及设备。方法包括：获取至少一条投诉信息；基于用户位置轨迹识别模型确定用户所处基站的人流量信息；基于所述投诉信息和所述人流量信息训练投诉模型。本发明实施例能够精准识别网络中潜在的投诉用户，也使得投诉预警管理更加具有针对性。