Guidelines for Implementing a Low-Cost Volunteer Desexing Skills Training Program for Veterinary and Veterinary Technology Students
Notice bibliographique
Résumé
Although desexing surgeries are considered a core clinical skill for small animal veterinary practice, it can be challenging for veterinary schools to provide students with adequate training opportunities in the traditional curriculum. At the Massey University School of Veterinary Science, we recently established an innovative extracurricular volunteer program designed to have students teaching other students how to perform different elements of desexing procedures as they progress through their degree. This program includes administrative and assistant roles for first-year students (responsible for client communication, patient restraint, and medical record keeping), physical exam and recovery roles for second-year students (responsible for assessing patient fitness for surgery, drawing up anesthetic drugs, and monitoring patients in recovery), anesthesia and neuter surgeon roles for third-year students (responsible for inducing, preparing, and monitoring spay patients and performing cat neuter surgeries), and spay surgeon roles for fourth- and fifth-year students (responsible for performing cat spay surgeries, discharging patients, and following up with clients to monitor recovery). This program has been successful in improving student confidence and competence while also providing a valuable low-cost desexing service to the community. In this article, we discuss the practical considerations and processes involved in implementing this program, including mapping the existing surgical curriculum, recruiting patients, setting up the surgical facilities, purchasing equipment and supplies, establishing standard operating procedures, developing training materials, maintaining clinic records, and monitoring program outcomes. These resources can serve as guidelines for other veterinary schools looking to expand desexing surgery training opportunities for students.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 ».