Veterinary Students’ Knowledge and Awareness of Antimicrobial Stewardship Before and After Clinical Rotations
Notice bibliographique
Résumé
Given the global threat of antimicrobial resistance, it is imperative that veterinary graduates are effective antimicrobial stewards. Veterinary students learn the principles of antimicrobial stewardship explicitly, through pre-clinical coursework, and implicitly, through the cases they each encounter on clinical rotations. We aimed to understand the influence of pre-clinical versus clinical learning on veterinary students’ knowledge and awareness of antimicrobial concepts to guide efforts to improve instruction in these areas. To assess knowledge acquisition and to explore student perceptions of antimicrobial stewardship, a standardized online survey was administered to Cornell University veterinary students at two timepoints: in August 2020 before clinical rotations ( N = 26 complete responses and N = 24 partial responses) and again in May 2021 after their clinical rotations ( N = 17 complete responses and N = 6 partial responses). Overall and section-specific confidence and knowledge scores were calculated, using pairwise deletion for incomplete responses. Students generally had low confidence in antimicrobial topics and correctly answered only half of knowledge questions correctly; they performed the best on antimicrobial resistance knowledge questions. There were no significant differences in knowledge or confidence after clinical rotations. On average, students had only read one antimicrobial stewardship guideline. Students reported that human health care providers contributed more to antimicrobial resistance than veterinarians. In conclusion, graduating veterinary students at our institution have significant knowledge gaps in critical principles that are essential to become antimicrobial stewards. Explicit instruction in antimicrobial stewardship is necessary in the pre-clinical and clinical coursework, and the practical use of antimicrobial stewardship guidelines should be emphasized.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».