Effect of question design on dietary information solicited during veterinarian-client interactions in companion animal practice in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish the types of initial questions used by veterinarians in companion animal practice to solicit nutritional history information from owners of dogs and cats, the dietary information elicited, and the relationship between initial question-answer sequences and later nutrition-related questions. DESIGN: Cross-sectional qualitative conversation analytic study. SAMPLE: 98 appointments featuring 15 veterinarians drawn from an observational study of 284 videotaped veterinarian-client-patient visits involving 17 veterinarians in companion animal practices in eastern Ontario, Canada. PROCEDURES: Veterinarian and client talk related to patient nutrition was identified and transcribed; conversation analysis was then used to examine the orderly design and details of talk within and across turns. Nutrition-related discussions occurred in 172 visits, 98 of which contained veterinarian-initiated question-answer sequences about patient nutritional history (99 sequences in total, with 2 sequences in 1 visit). RESULTS: The predominant question format used by veterinarians was a what-prefaced question asking about the current content of the patient's diet (75/99). Overall, 63 appointments involved a single what-prefaced question in the first turn of nutrition talk by the veterinarian (64 sequences in total). Dietary information in client responses was typically restricted to the brand name, the subtype (eg, kitten), or the brand name and subtype of a single food item. When additional diet questions were subsequently posed, they typically sought only clarification about the food item previously mentioned by the client. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggested that question design can influence the accuracy and completeness of a nutritional history. These findings can potentially provide important evidence-based guidance for communication training in nutritional assessment techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».