Avaliação da satisfação dos utentes num serviço de saúde hospitalar

Abstract

Objetivo – O objetivo deste estudo é identificar e avaliar as determinantes da satisfação dos utentes num serviço de saúde hospitalar. Metodologia – A metodologia utilizada foi estatística descritiva, análise correlacional, análise fatorial e regressão linear simples, com uma amostra de 202 questionários on-line e 200 questionários de preenchimento manual no Hospital Militar Regional Nº1. Resultados – Nesta análise foi possível verificar que a qualidade do serviço, o valor percebido, a imagem, o envolvimento e a equidade influenciam significativamente a satisfação dos utentes, à exceção de uma dimensão da qualidade do serviço - interação - que tem uma influência indireta. Limitações do estudo – A distribuição dos questionários por uma faixa etária jovem (26-30 anos), visto estes serem o que representam maior número de doentes assistidos, desvalorizando o elevado número de doentes observados ao longo dos anos de 2012, cuja sua faixa etária se apresenta entre os 60-70 anos. Por outro lado, em vez de ser utilização de estatística descritiva, análise correlacional, análise fatorial e regressão linear, poderíamos utilizar o modelo das equações estruturais de modo a correlacionar um maior número de variáveis independente, em função da variável dependente.

Objective – The aim of this study is to identify and evaluate the determinants of customer satisfaction in a hospital health service. Methodology – The methodology used was descriptive statistics, correlational analysis, factor analysis and simple linear regression, with a sample of 202 online questionnaires and 200 manual filling questionnaires at the Hospital Militar Regional Nº1. Results – In this analysis we were able to verify service quality, the perceived value, the image, the involvement and the equality influence immensely customer satisfaction, with the exception of a specific part of service quality - interaction – which has an indirect influence. Study limitations – The distribution of the questionnaires by people belonging to a young age group (26-30 years-old), since it represents the most patients treated, underestimating the high number of patients treated in 2012, whose age group stands between 60-70 years-old. On the other hand, instead of using descriptive statistics, correlational analysis, factor analysis and linear regression, we could simply use the structural equations model, in order to correlate a greater independent number of variables, depending on the depending variable.