Understanding barriers to veterinary involvement in dairy calf health management
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this cross-sectional study were to identify barriers to veterinary involvement in calf health and assess knowledge gaps in calf care among American and Canadian bovine veterinarians. A questionnaire was administered to veterinarians, collecting data on demographics, satisfaction with calf health management knowledge, involvement in decision-making, satisfaction with calf health involvement, frequency of calf health record analysis and feedback, topics of interest for further learning, and preferred learning formats. Multivariable logistic regression models were used to assess associations between variables and outcomes. Only 28% of veterinarians frequently reviewed calf health records, and 44% made actionable recommendations after reviewing them. Female veterinarians were more likely than male veterinarians to frequently review calf health records (Odds ratio - OR: 2.9, 95% CI: 1.2-7.3). Additionally, the odds of frequently reviewing records increased with the amount of time spent working with calves (OR: 10.2 per 10% increment, 95% CI: 10.0-10.5). Veterinarians highly satisfied with their knowledge of neonatal calf diarrhea (NCD) prevention were more likely to make recommendations based on records (OR: 11.6, 95% CI: 1.9-72.4). Additionally, those frequently reviewing records were more likely to provide feedback (OR: 15.5, 95% CI: 4.0-60.3). Incomplete records was the most common reason for not reviewing records (60% of respondents) and why actionable recommendations were made less frequently than "most of the time" (67% of respondents). Veterinarians were least confident in their knowledge regarding milk feeding and weaning recommendations but they were interested in learning more about post-weaning nutrition and automated calf feeders. Further, they preferred conference presentations for continuing education. These findings suggest that veterinary involvement in calf health could be improved by facilitating better data capture and enhancing veterinarian knowledge.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».