Development of Advanced Veterinary Nursing Degrees: Rising Interest Levels for Careers as Advanced Practice Registered Veterinary Nurses
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,013 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».