Survey of US Veterinary Students on Communicating with Limited English Proficient Spanish-Speaking Pet Owners
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary schools and colleges generally include communication skills training in their professional curriculum, but few programs address challenges resulting from language gaps between pet owners and practitioners. Due to shifting US demographics, small animal veterinary practices must accommodate an increasing number of limited English proficient (LEP) Spanish-speaking pet owners (SSPOs). A national survey was conducted to assess the interest and preparedness of US veterinary students to communicate with LEP SSPOs when they graduate. This online survey, with more than 2,000 first-, second-, and third-year US veterinary students, revealed that over 50% of students had worked at a practice or shelter that had LEP Spanish-speaking clients. Yet fewer than 20% of these students described themselves as prepared to give medical information to an LEP SSPO. Over three-fourths of respondents agreed that communication with LEP SSPOs was important for veterinarians in general, and two-thirds agreed that communication with LEP SSPOs was important for themselves personally. Ninety percent of students who described themselves as conversant in Spanish agreed that they would be able to communicate socially with SSPOs, while only 55% said they would be able to communicate medically with such clients. Overall, two-thirds of students expressed interest in taking Spanish for Veterinary Professionals elective course while in school, with the strongest interest expressed by those with advanced proficiency in spoken Spanish. Bridging language gaps has the potential to improve communication with LEP SSPOs in the veterinary clinical setting and to improve patient care, client satisfaction, and the economic health of the veterinary profession.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».