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Enregistrement W4408108743 · doi:10.3168/jds.2024-25302

A focus group study exploring necessary competencies and contextual factors for effective antimicrobial stewardship on dairy farms

2025· article· en· W4408108743 sur OpenAlexaff
Devon J. Wilson, Elizabeth M. Parker, R. Portillo-Gonzalez, P.L. Ruegg, Gregory Habing

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensNative Mental Health Association of Canada
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésAntimicrobial stewardshipBusinessFocus groupDairy industryAntimicrobialBiotechnologyAgricultural scienceFood scienceAntibiotic resistanceMarketingBiologyMicrobiologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for improved antimicrobial stewardship on dairy farms, and changes will be largely enacted by the farm workers who are responsible for carrying out farm procedures. For this reason, efforts directed at educating and enabling farm workers in antimicrobial stewardship are necessary for compliance with farm-level antimicrobial usage policies. Therefore, the objectives of this research were (1) to determine the competencies needed by dairy farm workers to implement antimicrobial stewardship and to inform educational resource development and (2) explore the farm contexts that influence farm worker antimicrobial stewardship capabilities. Initially, focus group discussions were conducted in person with 6 groups of veterinarians at 3 independent conferences held in the United States. To gain additional perspectives, 2 focus groups were conducted via video link with dairy producers from the midwestern United States. The focus groups had 4 to 8 participants and 2 to 4 facilitators each, and were audio recorded and transcribed for analysis. Discussions were audio recorded, transcribed, and evaluated using inductive thematic analysis, with 9 key themes identified. Participants emphasized that farm workers needed to be willing to learn, to be responsible, and to be consistent in their execution of tasks. Furthermore, farm workers needed knowledge about the rationale behind antimicrobial use strategies and disease mitigation practices. General skills needed by farm workers included good communication, excellent observation, and the ability to follow protocols and keep records. Technical skills required by farm workers related to the handling of animals, attention to cleanliness, ability to properly administer pharmaceutical products, and farm equipment maintenance. The skills and knowledge required differed among farm workers depending on their responsibilities and experience, with greater expectations for herd managers compared with employees who specialized in a specific task such as milking. Farm contexts that affected antimicrobial stewardship included the farm size, which had an impact on the 3 other themes: workplace culture, leadership, and tools. Workplace culture encompassed having an approachable environment and clear responsibilities, and leadership encompassed managerial capacity and veterinary support. Important tools for effective antimicrobial stewardship included relevant and up-to-date protocols, technology, equipment, and a proficient workforce. The evidence provided through these focus groups is useful for informing competency-based educational efforts aimed at improving antimicrobial stewardship on dairy farms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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