Veterinarians’ use of shared decision making during on‐farm interactions with dairy and beef producers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The objectives of this study were to explore the level of shared decision making (SDM) between veterinarians and dairy and beef producers during on‐farm interactions and to identify factors associated with veterinarians’ use of SDM behaviours. Methods A cross‐sectional sample of food‐animal veterinarians and their clients were recruited in Ontario, Canada. Their on‐farm interactions were audio–video recorded. The recordings were analysed using the ‘Observing Patient Involvement in Decision Making’ (observer OPTION 5 ) instrument to determine the level of SDM utilised during preference‐sensitive decisions. A logistic regression model was developed to assess factors associated with a preference‐sensitive decision occurring. Meanwhile, a linear regression model was developed to identify factors associated with the level of SDM used. Results Forty‐one veterinarians participated, and 186 unique veterinarian–producer interactions were audio–video recorded and OPTION 5 score was calculated. SDM scores were low and comparable to other studies using the OPTION 5 instrument. The only factor associated with whether a preference‐sensitive decision occurred was the length of the veterinarian and producer's relationship (in years). As the length of their relationship increased, a preference‐sensitive decision was less likely to occur. The use of SDM behaviours was found to decrease as veterinarian burnout score increased. These findings demonstrate that SDM behaviours are being used by food‐animal veterinarians, yet an opportunity exists to further implement more producer‐centred SDM skills into on‐farm interactions. Limitations Small portions of veterinarian–producer conversation occurred outside of audio–video‐recorded interactions and were not included in the analysis. Conclusion The results of this study aid in further understanding on‐farm interactions between veterinarians and producers and can help to further improve veterinary communication curricula.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».