Continuing Education of Animal Health Professionals in Uganda: A Training Needs Assessment
Notice bibliographique
Résumé
In Uganda, delivery of veterinary services is vital to animal health and productivity, and is heavily dependent on well-trained and skilled animal health professionals. The purpose of this study was to identify and prioritize areas for refresher training and continuous professional development of animal health professionals (veterinarians and veterinary paraprofessionals), with the overarching aim of improving veterinary service delivery in Uganda. A survey was administered electronically to 311 animal health professionals during the period November 14-30, 2019. Data were collected on relevant parameters including demographics, knowledge on preventive medicine, diagnostics, disease control and treatment, epidemiology, and One Health, as well as participants' opinions on training priorities, challenges faced, and constraints to veterinary service delivery. Most respondents were veterinarians 26-35 years old, were male, and worked in clinical practice. Lowest perceived knowledge was reported on subjects relating to laboratory diagnostics, antimicrobial resistance (AMR), and nutrition. Training topics considered to be of most benefit to respondents included laboratory diagnostics, treatment of common livestock diseases, AMR, and practical clinical skills in reproductive and preventive medicine. Participants preferred to receive training in the form of practical workshops, in-practice training, and external training. This study highlights the need to prioritize training in practical clinical skills, laboratory diagnostics, and AMR. Wet labs and hands-on practical clinical and laboratory skills should be incorporated to enhance training. Provision of targeted and successful trainings will be dependent on the allocation of adequate resources and support by relevant public and private stakeholders across the veterinary sector.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».