Veterinario mejorada
Mejorar la oncología internacional
El proyecto DigiVet estudiará cómo se utilizan actualmente los datos ganaderos en las naciones asociadas y cómo la tecnología, la formación y los marcos normativos pueden aportar beneficios sociales mejorando los usos de interés público de estos datos.
El éxito en la gestión de las enfermedades del ganado garantiza un suministro constante de alimentos seguros para toda la sociedad. El uso de datos por parte de la industria, los servicios públicos e incluso el público en general es una parte fundamental de esta misión de salud pública veterinaria.
Sin embargo, la gestión de estos datos plantea numerosos retos: ¿cómo debe normalizarse la recogida de datos y quién debe tener acceso a los distintos aspectos de los mismos? ¿A qué riesgos se exponen los ganaderos al hacer públicos sus datos? ¿Qué datos y procesos deben mantenerse para poder controlar eficazmente las amenazas compartidas a nuestro suministro de alimentos seguros en una sociedad cada vez más internacional?
El proyecto DigiVet estudiará cómo se utilizan actualmente los datos ganaderos en los países socios, y cómo la tecnología, la formación y los marcos normativos podrían aportar beneficios sociales mejorando los usos de interés público de estos datos. Nuestro estudio incluye talleres con las partes interesadas para determinar las prácticas existentes y documentar las lagunas, los obstáculos y las oportunidades de mejora.
Mejorar méxico internacional
ResumenA diferencia de los registros médicos humanos, la mayoría de los registros veterinarios son de texto libre sin codificación de diagnóstico estándar. La falta de codificación sistemática es una barrera importante para el creciente interés en aprovechar los registros veterinarios para la salud pública y la investigación traslacional. Los esfuerzos recientes de aprendizaje automático se limitan a predecir 42 categorías de diagnóstico de primer nivel a partir de notas veterinarias. Aquí desarrollamos un algoritmo a gran escala para predecir automáticamente los 4.577 códigos de diagnóstico veterinario estándar a partir de texto libre. Entrenamos nuestro algoritmo en un conjunto de datos de más de 100.000 notas veterinarias etiquetadas por expertos y más de un millón de notas sin etiquetar. Nuestro algoritmo se basa en la arquitectura Transformer adaptada y demostramos que el modelado lingüístico a gran escala de las notas no etiquetadas mediante preentrenamiento y como objetivo auxiliar durante el aprendizaje supervisado mejora enormemente el rendimiento. Evaluamos sistemáticamente el rendimiento del modelo y de varias líneas de base en entornos desafiantes en los que los algoritmos entrenados en un hospital se evalúan en un hospital diferente con un cambio de dominio sustancial. Además, demostramos que el entrenamiento jerárquico puede hacer frente a graves desequilibrios de datos para el diagnóstico de grano fino con unos pocos casos de entrenamiento, y proporcionamos una interpretación de lo que aprende la red profunda. Nuestro algoritmo aborda un reto importante en medicina veterinaria, y nuestro modelo y experimentos aportan información sobre el poder del aprendizaje no supervisado para el procesamiento del lenguaje natural clínico.
Abastecedora mejorar
El término Veterinario Oficial (VO) se utiliza para describir a los veterinarios que ejercen en el sector privado y que trabajan por cuenta del Gobierno del Reino Unido. En este sitio encontrará toda la información que necesita para formarse en cualquiera de los OCQ(V) y convertirse en un VO. Si tiene alguna pregunta o necesita más información sobre la formación o el registro de OV, lea nuestras preguntas frecuentes o póngase en contacto con nosotros.
OCQ(V) son las siglas de Official Controls Qualification (Veterinary). Se trata de las cualificaciones que la APHA exige a los veterinarios para actuar como OV. El término OCQ(V) va seguido de dos letras, que indican el área de trabajo cubierta por cada cualificación específica. Puede formarse y obtener cualquier OCQ(V), independientemente de si actualmente trabaja en el campo cubierto por la cualificación o no. Consulte las preguntas siguientes para ayudarle a decidir qué cualificación(es) puede(n) ser adecuada(s) para usted, o haga clic aquí para obtener más información sobre los cursos disponibles.
Prácticas veterinarias en el extranjero
Determinar las contribuciones de los veterinarios y el personal de apoyo a los ingresos y la productividad veterinaria (es decir, el número de pacientes atendidos / veterinario equivalente a tiempo completo / semana) en las prácticas privadas de animales mixtos y de compañía en los EE. UU. e identificar las proporciones de trabajo de personal a veterinario (SVLR) que maximizaron estos 2 resultados de la práctica.
Los datos relativos a la demografía del propietario, las características de la práctica, la mano de obra (definida como la media total de horas trabajadas/semana) y los ingresos brutos en 2019 se obtuvieron de las prácticas participantes. Se utilizó una regresión multivariable por mínimos cuadrados ordinarios para identificar los factores asociados con los ingresos y la productividad, así como los SVLR en los que se maximizaron los ingresos y la productividad.
Por cada aumento del 10% en el total de horas trabajadas por veterinario a la semana, los ingresos aumentaron en una media de aproximadamente el 9%. Un aumento de 1 unidad en el número total de horas de técnico utilizadas para apoyar 1 hora de trabajo del veterinario se asoció con un aumento del 20,5% en los ingresos, pero sin cambios en la productividad. El mismo aumento del número total de horas de personal no médico se asoció a un aumento del 17,0% de los ingresos y del 14,4% de la productividad. En términos de ingresos, los SVLR óptimos para los técnicos veterinarios y el personal no médico fueron de 9:1 y 8:1, respectivamente. En términos de productividad, el SVLR óptimo para el personal no médico fue de 10:1.