Experience of Practicing Veterinarians with Supervising Final-Year Students and New Graduates in Performing Desexing Surgeries
Notice bibliographique
Résumé
With increasing pressure on university teaching hospital caseloads, veterinary students are increasingly being taught basic desexing skills during their final-year extramural rotations or as new graduates in practice. A cross-sectional survey of New Zealand veterinarians was conducted to elicit information about their experiences supervising these cohorts. Of the 162 respondents who had supervised at least one final-year veterinary student, only 95 (58.6%) allowed students to perform desexing surgeries and the most common procedures they allowed students to perform were cat neuters (96%) followed by cat spays (64%), dog neuters (63%), and dog spays (24%). The time needed to supervise students, the liability of students operating on client-owned animals, and students' poor basic instrument, tissue, and suture handling skills were cited as major deterrents. Breaks in sterility and dropped pedicles were the most frequently reported complications, although these still occurred only occasionally or rarely. Of the 101 respondents who had supervised at least one new graduate, all but one provided surgical mentoring. It took an average of 3.3 dog neuters, 8 dog spays, 2.4 cat neuters, and 4.7 cat spays before respondents were comfortable letting new graduates perform surgery unassisted. Respondents generally expected new graduates to perform dog spays in under 60 minutes, cats spays and dog neuters in under 30 minutes, and cat neuters in under 10 minutes. Although most respondents agreed that students needed more hands-on experience with live animal surgery, the main clinical skills deficiencies identified were ones that could easily be trained and practiced on simulated models.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».