Veterinary Students Underestimate Cat and Dog Owner Adherence and Knowledge Regarding Antimicrobial Use and Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore students’ perceptions related to cat and dog owners’ (a) knowledge of antibiotics and antimicrobial resistance, (b) expectations and preferences related to antibiotic use, and (c) preferences and experiences related to veterinarian–client communication preferences and experiences. This project compared students’ responses to those provided by cat and dog owners in a previous study. Because that prior research suggested that students’ perceptions can shift over time, we also explored whether progression throughout the DVM curriculum impacted students’ views of cat and dog owners. DVM students ( n = 584) from seven schools in the Southeastern Veterinary Education Consortium completed an online survey based on prior research of cat and dog owner behavior and preferences. Results indicate that DVM students overestimate cat and dog owner's expectations for antibiotics and underestimate cat and dog owners’ adherence to veterinary directions for antibiotic use. Similarly, fewer DVM students than cat and dog owners agreed that veterinary communication about antibiotics, their side effects, and their cost occurs during visits with a sick pet. Where significant, more students in later DVM class years had a positive view about client knowledge/adherence and veterinary communication. This lack of confidence in clients’ knowledge and competence and in the quality of veterinarian–client communication indicates a need to educate students on their perceptions of veterinary–client communications, as well as reinforcing that clients generally listen and trust veterinarians’ recommendations regarding antimicrobial prescribing and stewardship.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».