Referral-to-Treatment Intake Experience Survey
Measures how patients experience the intake journey between referral and first treatment — communication clarity, wait-time transparency, and booking friction — for clinics and healthcare providers managing referral-to-treatment pathways. An AI follow-up interview reconstructs exactly where the process broke down or worked well, beyond a satisfaction score.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
How were you referred for your current treatment pathway?
- GP referral
- Self-referral
- Referred by another specialist
- Online or digital referral form
- Other
How long ago were you referred?
- Less than 2 weeks ago
- 2-4 weeks ago
- 1-3 months ago
- 3-6 months ago
- More than 6 months ago
How clear was the communication you received about what would happen next after your referral was submitted?
Please rate each part of your intake experience so far.
- Time to first contact from the service after referral
- Clarity of information about expected wait times
- Ease of reaching someone with questions
- Reassurance provided while you waited
How would you rate the ease of booking your first appointment?
Did any of the following happen during your intake process? Select all that apply.
- No delays or issues
- Appointment was rescheduled
- Referral was lost or had to be resubmitted
- Long wait for initial contact from the service
- Unclear next steps at some point
- Other
Based on your intake experience so far, how likely are you to recommend this service to someone else needing similar care?
Reconstruct the respondent's actual timeline between referral and now: what communication they received, when, and from whom. If they reported any delay, rescheduling, or unclear next steps, probe exactly what happened, how they found out, and what they had to do to move things forward. Anchor especially on gaps between the clarity rating and the recommend-likelihood score — if communication was rated poorly but they'd still recommend the service (or vice versa), ask why.
What one change would have made your wait between referral and treatment easier?
Which age group do you fall into?
- Under 18
- 18-24
- 25-34
- 35-44
- 45-54
- 55-64
- 65+
- Prefer not to say
How do you describe your gender?
- Woman
- Man
- Non-binary
- Prefer to self-describe
- Prefer not to say
Thank you for sharing your experience. Your answers help this service identify where the referral-to-treatment process needs to improve, and will be reviewed alongside other patients' feedback to guide changes to communication and scheduling.
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Como se compara
Analisamos os modelos mais parecidos de outras ferramentas de pesquisa. Veja o que elas fazem bem e onde este modelo vai além.
Por que este modelo
- Purpose-built to measure the referral-to-treatment journey itself (communication clarity, wait-time transparency, booking friction) rather than just collecting patient details
- Combines structured questions (multiple choice, opinion scale, matrix, rating) with an AI follow-up interview that reconstructs the respondent's actual timeline and where the process broke down
- Captures concrete friction points via a 'select all that apply' checklist and a short-text question asking what one change would have eased the wait, giving both quantifiable and narrative data
- Includes recommend-likelihood and demographic questions plus opening/closing chat messages, so it fields as a complete, ready-to-run survey rather than a bare form
Jotform
Psychedelic Experience Intake Form TemplateThis is a clinical pre-session intake form for a specific treatment modality (psychedelic therapy), used to collect patient background and health information before a session begins. It is not designed to measure how patients experienced the referral-to-treatment journey, wait times, or booking friction. Useful mainly as a data-collection form rather than an experience/satisfaction survey.
O que faz bem
- Healthcare-specific template with fields tailored to a clinical intake context
- Drag-and-drop form builder with standard field types (checkboxes, text, signature, etc.)
Onde deixa a desejar
- Static form with fixed fields — no adaptive follow-up questioning to explore why an answer was given
- Focused on collecting patient background data, not on reconstructing or scoring the referral-to-treatment experience
- No mechanism to probe communication breakdowns or booking friction the way an AI follow-up interview would
SurveyMonkey
Client Intake Form TemplateA generic client intake form meant to onboard a new client and gather contact/service details, not a survey about the experience of moving from referral to treatment. It could be manually adapted for healthcare use, but as published it isn't scoped to wait-time transparency, communication clarity, or booking friction. It's a fielding-ready form, but for a different purpose than an experience study.
O que faz bem
- Simple, quick-to-deploy template on a well-known survey platform
- Broadly customizable for various client-onboarding use cases
Onde deixa a desejar
- No adaptive AI interviewing — follow-up questions require manual branching logic set up in advance
- Not built around healthcare referral pathways or wait-time/booking-friction measurement specifically
- No automated per-response quality scoring or auto-generated diagnostic reports
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Referral-to-Treatment Intake Experience Survey”?
O modelo inclui 13 perguntas prontas para usar, começando por: “Thanks for taking a few minutes to share your experience so far. Your responses are completely confidential and anonymiz…” · “How were you referred for your current treatment pathway?” · “How long ago were you referred?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 13 perguntas em cerca de 7 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
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