Exploring how veterinary professionals perceive and use grief support resources to support companion animal caregivers in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to qualitatively explore veterinary professionals’ use and perceptions of grief resources and services to support companion animal caregivers following companion animal euthanasia. Background: The loss of a companion animal can be a source of great sorrow and grief. Like human loss, many companion animal caregivers may seek out and benefit from grief resources, of which veterinary professionals are often important providers. Yet, little is known about how, when or for what reasons veterinary professionals provide these resources. Methods: A qualitative study consisting of group and individual interviews involving 38 veterinary professionals and staff from 10 veterinary hospitals in Ontario, Canada was conducted. Verbatim transcripts were evaluated using inductive thematic analysis to identify themes and subthemes. Results: Results indicated that typically resources were only provided if a caregiver requested information, or when veterinary professionals recognised that the caregiver may benefit from these resources. To assess a caregiver’s need, participants reported considering their age, the strength of the human-animal bond, their previous and ongoing life circumstances, and their emotional state. Several barriers limiting veterinary professionals’ use of grief resources were also described including perceptions that few adequate resources existed and a lack of knowledge of existing or new resources. Conclusion: Overall, findings suggest that there are substantial opportunities to improve and embed a provision of grief resources within the veterinary profession. There is a need to develop adequate resources to meet caregivers’ supportive needs and implement these resources within the greater veterinary profession.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».