Imposter Syndrome in Veterinary Education? How Knowledge and Confidence Affect Treatment of Canine Atopic Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Anecdotal data suggest that clinicians can be confused about the indications, advantages, and disadvantages of treatment options for canine atopic dermatitis (CAD). This may be due to the varying levels of knowledge and confidence among clinicians at different stages of their training and careers. A lack of evidence-based studies of confidence when applying knowledge in veterinary education inspired this research. We surveyed 75 Royal (Dick) School of Veterinary Studies (R(D)SVS) final-year students, 34 general practitioners (GPs), 70 GPs that have undertaken continuing professional development in dermatology, 34 advanced dermatology practitioners (e.g., interns and residents), and 15 dermatology specialists using an online questionnaire with Likert-type scales for each response. Correlations between the levels of education, sources of knowledge about managing CAD, and their understanding of different treatment options were analyzed; p < .001 was deemed significant. The results revealed a significant lack of confidence among students and GPs in treating CAD. In contrast, the groups generally had a similar level of understanding of the management options. The exception to this was a lack of understanding about ciclosporin and antihistamines among students and veterinarians with less dermatology experience. Targets for intervention should therefore aim to improve confidence in clinical application rather than knowledge per se in undergraduate and post-graduate education. Improving confidence in managing CAD will improve the welfare of atopic dogs and their owners.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».