Assessing Disaster Preparedness and Educational Needs of Private Veterinary Practitioners in Mississippi
Notice bibliographique
Résumé
The veterinary medical education system faces increasing challenges in educating students in the most current technologies while responding to changing community needs and expectations. Communities expect veterinarians to be involved in disaster management at some level. The purpose of this study was to describe the level of disaster preparedness and educational needs of veterinary practitioners in Mississippi. A survey was mailed to 706 practitioners to assess disaster plans, disaster training, and familiarity with disaster-related organizations. Forty-three percent of veterinarians had a clinic disaster plan. Veterinary practitioners who had experienced a disaster were more likely to have a personal plan (odds ratio [ OR] = 4.55, 95% confidence interval [CI] = 2.47–8.37) and a clinic plan ( OR = 4.11, 95% CI = 2.28–7.44) than those who had not. Veterinarians residing in Mississippi Gulf Coast counties were more likely to have a personal plan ( OR = 3.62, 95% CI = 1.54–8.72) and a clinic plan ( OR = 3.09, 95% CI = 1.35–7.21) than were those residing in other areas. Only 17% of veterinarians had assistance agreements with other practices, and few veterinarians indicated having disaster education materials available for their clients. Twenty percent of respondents indicated having obtained formal disaster training, and more than two-thirds of respondents were interested in receiving disaster training, mostly in the form of online delivery. Results suggest that private veterinary practitioners have the desire and need to obtain disaster education. Providing opportunities for both veterinarians and veterinary students to obtain education in disaster management will result in better overall community disaster preparedness.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».