Veterinarian–Client Communication Skills: Current State, Relevance, and Opportunities for Improvement
Notice bibliographique
Résumé
Communication is increasingly recognized as a core skill for veterinary practitioners, and in recent years, attention to communication competency and skills training has increased. To gain an up-to-date assessment of the current state of veterinary communication skills and training, we conducted a survey among veterinary practitioners in the United Kingdom and United States in 2012/2013. The questionnaire was used to assess the current state, relevance, and adequacy of veterinary communication skills among veterinary practitioners, to assess interest in further training, and to understand perceived challenges in communicating with clients. There was an overall response rate of 29.6% (1,774 of 6,000 recipients), with a higher response rate for UK-based practitioners (39.7%) than practitioners in the US (19.5%). Ninety-eight percent of respondents agreed that communication skills were as important as or more important than clinical knowledge. Forty-one percent of respondents had received formal veterinary communication skills training during veterinary school, and 47% had received training post-graduation. Thirty-five percent said their veterinary communication skills training during veterinary school prepared them well or very well for communicating with clients about the health of their pets, compared to 61% of those receiving post-graduate training. Forty percent said they would be interested in further veterinary communication skills training, with the preferred methods being simulated consultations and online training. While there has been increased emphasis on communication skills training during and after veterinary school, there is a need for more relevant and accessible training.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».