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Enregistrement W3010978897 · doi:10.3138/jvme.2019-0041

Development of Advanced Veterinary Nursing Degrees: Rising Interest Levels for Careers as Advanced Practice Registered Veterinary Nurses

2020· article· en· W3010978897 sur OpenAlexvenueno aff
Mandy K. Fults, Kenichiro Yagi, Joanne Kramer, Melissa A. Maras

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadNursingMedicineVeterinary medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Strategic planning for the future of veterinary medicine is crucial. The advancement of veterinary nursing is of growing interest and demand. With veterinarians working fewer hours, rising debt to income ratios for veterinary students, underserved rural areas, and career dissatisfaction for veterinary technicians; providing options for the advancement of veterinary nursing will be instrumental in paving the path for the future of veterinary medicine. A graduate veterinary nursing program could provide a platform for the development of an Advanced Practice Registered Veterinary Nurse (APRVN). The APRVN, much like a nurse practitioner and physician assistant, could provide the level of care and responsibility needed to streamline patient assessment and point of care services while maintaining quality patient care and client satisfaction. Utilization of physician extenders offsets physician workload, increases clinical practice growth, and helps to maintain patient retention through allotting more time for education and consultation. Utilization of veterinary nurses in a similar manner may provide similar benefits. To evaluate the interest level for the development of a veterinary nurse graduate program, a survey was distributed to learn more about the kinds of opportunities current and future veterinary nursing professionals in the field are interested in pursuing to support their own career growth. With a total of 703 respondents, the survey indicated 80.06% were in favor of the development of the APRVN through a veterinary nurse graduate program.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,609
Tête enseignante GPT0,595
Écart entre enseignants0,014 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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