Assessment of Post-Operative Pain in Cats: A Case Study on Veterinary Students of Universiti Putra Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The ability to assess and control pain is listed as one of the desired Day One competencies among veterinary graduates. As such, a study was conducted to examine the current status and effectiveness of a video-based training module on the attitude toward and knowledge of pain assessment in cats among fourth- and final-year veterinary students of Universiti Putra Malaysia (UPM) in January of 2013. A total of 92 students participated in this study, resulting in a response rate of 60.1%. Upon completion of a pre-training survey, the respondents undertook an interactive video-based presentation, followed by a post-training survey. The majority of the students (96.7%) agreed on the importance of pain management. Before the training, many (76.1%) disagreed that they had received adequate training, while 53.3% were not confident in their pain-recognition skills. After training, their knowledge and confidence in pain assessment increased. Responses to the survey were not associated with differences in gender, level of study, or field of interest. Students were found to have mistaken some physiologic parameters as good pain indicators after ovariohysterectomy. Their assessment of three standardized video cases revealed that they could recognize prominent signs of pain but failed to identify changes in behavior that were more subtle. Refinement to the training module is required to address the above deficiencies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».