Establishing the Most Important Clinical Skills for New Graduate Veterinarians by Comparing Published Lists with Regional Stakeholder Expectations: A Bangladesh Experience
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary clinical skills training is evolving rapidly around the world and there is increasing interest in Bangladesh in opening clinical skills laboratories and using models in teaching. The first clinical skills laboratory was opened at Chattogram Veterinary and Animal Sciences University in 2019. The current study aimed to identify the most important clinical skills for veterinarians in Bangladesh to inform the further development of clinical skills laboratories and ensure resources are deployed effectively and efficiently. Lists of clinical skills were collated from the literature, national and international accreditation standards, and regional syllabi. The list was refined through local consultation, focused on farm and pet animals, and was disseminated via an online survey to veterinarians and final-year students who were asked to rate the level of importance of each skill for a new graduate. The survey was completed by 215 veterinarians and 115 students. A ranked list was generated with injection techniques, animal handling, clinical examination, and basic surgical skills among the most important. Some techniques requiring specific equipment and some advanced surgical procedures were considered less important. As a result of the study, the most important clinical skills for a new graduate in Bangladesh have been identified for the first time. The results will inform the development of models, the use of clinical skills laboratories, and the design of clinical skills courses for veterinary training. Our approach of drawing upon existing lists followed by local stakeholders consultation is recommended to others to ensure clinical skills teaching is regionally relevant.
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 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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».