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Enregistrement W4407255935 · doi:10.3390/vetsci12020136

Promoters and Detractors Identify Virtual Care as “Worlds Better than Nothing”: A Qualitative Study of Participating Veterinarians’ Perception of Virtual Care as a Tool for Providing Access

2025· article· en· W4407255935 sur OpenAlexaboutno aff
Rosalie Fortin-Choquette, Jason B. Coe, C.A. Bauman, Lori M. Teller

Notice bibliographique

RevueVeterinary Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNothingPerceptionQualitative researchInternet privacyPsychologyMedicineNursingData scienceComputer scienceSociologyEpistemologyAnthropologyNeurosciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Veterinary virtual care holds the potential to alleviate some barriers to accessing care, yet concerns within the profession exist. Understanding veterinarians' perspectives and identifying the potential opportunities and challenges that virtual care poses for access to veterinary care are thus needed. (2) Methods: Semi-structured interviews were conducted virtually with 22 companion-animal veterinarians practicing across Canada and the United States. Interviews were accompanied by an electronic survey, with which a Net Promoter Score (NPS) was calculated for each participant. Using their NPS, participants were categorized as a "promoter" or "detractor", with respect to their perspective on veterinary virtual care. A thematic analysis was conducted on verbatim transcripts of the interviews. (3) Results: A total of 11 detractors and 11 promoters were interviewed. Four subthemes were identified, including the following: (1) there are limitations to virtual care, (2) virtual care plays a role in access to care, (3) "virtual care is better than no care" and (4) virtual care offers specific value in supplementing in-person care. (4) Conclusion: When no other option for care delivery exists, virtual care was viewed as a way to increase access to veterinary care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,315
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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