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Enregistrement W4408129335 · doi:10.3168/jds.2024-25738

Farmer-veterinarian communication during herd health visits on dairy farms in Flanders, Belgium

2025· article· en· W4408129335 sur OpenAlexaffabout
Linda Dorrestein, Caroline Ritter, Ellen de Jong, Jannet de Jonge, J. Jansén, Sarne De Vliegher, Geert Vertenten, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerdAgricultural scienceAnimal healthBusinessAnimal scienceBiotechnologyVeterinary medicineBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Well-developed clinical communication is crucial for dairy practitioners in providing effective herd health and production management (HHPM) advisory services, as they have potential to enhance farmer satisfaction and adherence to veterinary advice. However, there is limited knowledge regarding specific communication skills veterinarians use during HHPM visits. Understanding veterinarians' communication is essential for developing targeted educational interventions to enhance veterinarian-farmer interactions during HHPM visits. The objective of the study was, therefore, to investigate veterinarians' communication during HHPM visits on Flemish dairy farms. Dairy veterinarians audio-recorded HHPM visits on dairy farms in Flanders, Belgium. Composite communication processes were assessed using the Calgary-Cambridge Guide (CCG), and global scores and specific behavior counts were assessed with a modified Motivational Interviewing Treatment Integrity code (MITI). Twenty-seven participating veterinarians recorded 127 visits with 120 unique dairy farmers. The CCG communication processes "History taking," "Presenting information," and "Safety net and follow-up" were most prevalent. Veterinarians with ≤10 years practice experience provided the farmer with a "Safety net and a follow-up" more often than veterinarians with >10 years of experience. Other CCG processes such as "Agenda setting" and "Needs determination" were often lacking. However, veterinarians who had previously participated in communication skills training determined the needs of the farmer more often than participants who had not. Veterinarians who conducted ≥15 HHPM visits per month more fully performed "History taking" and "Creating a plan" than veterinarians with <15 HHPM visits per month. Participants displayed inconsistent efforts to incorporate "Partnership" and "Empathy." In modified MITI coded audio segments of 20 min, on average, veterinarians gave information 12 times, made a persuasive statement 3 times, asked 3 open questions, and 6 closed questions. This study indicated areas for improvement in dairy veterinarians' communication and highlighted the need for ongoing education and research in this area to enhance veterinary practice and animal health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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