Assessing the Impact of a Pilot Nutrition Curriculum on Students’ Confidence and Ability to Perform Nutritional Assessments on Overweight Dogs and Cats for Use in a Veterinary Outreach Program
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a growing concern for dogs and cats. Although veterinary input is critical to prevent and manage obesity, conversations addressing overweight pets are challenging and require training to perform effectively. This study assessed the impact of a nutrition curriculum developed for use in a veterinary outreach program on student confidence and ability to perform nutritional assessments, particularly on overweight pets. The curriculum was developed by students and a Board-Certified Veterinary Nutritionist focusing on (1) performing nutritional assessments and (2) discussing the findings with owners. Initial implementation and evaluation occurred with 32 students. Pre-study and post-study surveys were conducted asking students to rank their confidence in 14 aspects related to nutritional assessments, determine opportunities for change from a case summary, and describe their experience using the materials. Five students in the outreach program performed an additional nutritional assessment and developed a plan for a hypothetical case. Results were analyzed for significance via the likelihood ratios Chi-square and Wilcoxon signed-rank tests. Students showed significant increase in confidence for 11 of the 14 questions and significant improvements at determining opportunities for change ( p < .05). Feedback was positive and supported the feasibility of using the materials with the outreach program. Overall, the findings support that the curriculum provides a positive learning experience and prepared veterinary students for performing nutritional assessments and creating management plans for obese pets. This article introduces the curriculum as a successful model for providing access to additional self-paced curricular units to veterinary students.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».