Survey of antimicrobial prescribing practices across western Canadian beef cow-calf veterinarians.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study was to determine if the prescribing practices of western Canadian beef cow-calf veterinarians changed after Canada revised federal regulations in 2018 to require veterinary prescriptions for all medically important veterinary antimicrobials. Animals: Beef cattle, cow-calf. Procedure: An electronic survey was used to capture onboarding of new clients and to record herd health information, dispensing of antimicrobials after hours, reported client concerns with the regulation changes, and basic veterinary practitioner demographics such as province of licensure and number of years in practice. Seventy-two western Canadian veterinarians completed the survey in the winter of 2024. Results: After 2018, the frequency of onboarding of new clients increased, as did herd health data capture. Most participants (80%) reported spending more time supporting client needs for antimicrobial prescriptions after 2018, with 63% reporting more beef cow-calf clients needing this service and 39% reporting the acquisition of new beef cow-calf clients. Billing for onboarding as professional time increased after 2018 but the relative frequencies of methods for dispensing antimicrobials after hours did not change. Changes in prescribing veterinary antimicrobials after 2018 included a decrease in sulfonamides and increases in tetracyclines and phenicols. Reported changes in client antimicrobial use included decreases in penicillin and sulfonamides and increases in phenicols and macrolides. Conclusion and clinical relevance: Although veterinarians reported challenges in meeting client needs and complying with the regulatory change, their comments were largely neutral to positive regarding the effect of the changes. Suggestions from veterinarians included the development of tools to support prescribing and to track client antimicrobial inventory, client antimicrobial use, and disease incidence.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».