Conversation Analysis of Veterinarians' Proposals for Long-Term Dietary Change in Companion Animal Practice in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional changes recommended by veterinarians to clients can have a major role in animal-patient health. Although there is literature on best practices that can inform veterinary communication training, little is known specifically about how veterinarians communicate their recommendations to clients in real-life interactions. This study used the qualitative research method of conversation analysis to investigate the form and content of veterinarian-initiated proposals for long-term dietary change in canine and feline patients to further inform veterinary communication training. We analyzed the characteristics and design of veterinarian-initiated proposals for long-term nutritional modification as well as the appointment phases during which they occurred, in a subsample of 42 videotaped segments drawn from 35 companion animal appointments in eastern Ontario, Canada. Analyses indicated that veterinarians initiated proposals at various points during the consultations rather than as a predictable part of treatment planning at the end. While some proposals were worded strongly (e.g., "She should be on…"), most proposals avoided the presumption that dietary change would inevitably occur. Such proposals described dietary items as options (e.g., "There are also special diets…") or used mitigating language (e.g., "you may want to try…"). These findings seem to reflect delicate veterinarian-client dynamics associated with dietary advice-giving in veterinary medicine that can impact adherence and limit shared decision-making. Our analyses offer guidance for communication training in veterinary education related to dietary treatment decision-making.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».