Development and Implementation of a Veterinary Spectrum of Care Clinical Rotation Aligned with the CBVE Model
Notice bibliographique
Résumé
Spectrum of care (SOC) has recently been described in the literature, yet it is not an entirely new concept within the veterinary profession. Practitioners in general veterinary practice have long needed to provide a broad range of unique care options for their patients and clients, particularly those for whom referral is not possible. More recently, graduates and their employers have reported that new veterinarians often lack the competence and confidence to provide a broad array of care options, while training in ever more specialized tertiary-referral environments. To better prepare veterinary learners to cope with the variable nature of general veterinary practice and to better meet employer demands, The Ohio State University College of Veterinary Medicine purposefully backward designed learning experiences in a new outcomes-based curriculum so that SOC is emphasized and aligned with the foundation offered by the Competency-Based Veterinary Education (CBVE) model. A unique set of subcompetencies and educational goals were collaboratively developed and used to define a new final year rotation, with additional input provided by an advisory panel of practicing SOC veterinarians from private practice. Ideal caseload characteristics, case numbers, appointment length, daily activities, and other elements were defined, and final year student performance was monitored during implementation to assess progress in meeting key developmental milestones. Incorporating spectrum of care training at The Ohio State University shows promise for developing confidence and competence in new graduates, while also increasing their skills, and perhaps improving their mental health.
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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 | 0,018 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».