Client knowledge, attitudes and practices regarding zoonoses: a metropolitan experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess knowledge, attitudes and practices in relation to zoonoses among pet owners. METHODS: Questionnaire completed by 81 clients attending a small animal practice in Sydney, Australia. RESULTS: Most (64.5%) clients reported that they were not concerned about contracting a disease from their pet, but 7.9% and 3.9% of clients were a little or very concerned, respectively; 23.7% of clients stated that they had not considered the possibility. Although respondents indicated that they had heard of a number of zoonoses, knowledge of animal sources and exposure pathways was generally low, particularly for the more important zoonoses in Australia such as toxoplasmosis, psittacosis and Q fever. Only 37.0%, 12.3% and 11.1%, respectively, of clients had heard of these diseases. Most respondents (84.1%) indicated that they viewed veterinarians as having the primary responsibility for providing information about zoonoses, yet less than half (48.1%) recalled ever getting information from their veterinarian. Likewise, many respondents (48.1%) indicated that medical professionals played a role in providing information about zoonoses, yet less than one-quarter (23.5%) recalled ever getting information from their doctor. CONCLUSION: The low level of knowledge among pet owners about sources and exposure pathways indicates a need to strengthen communication between veterinarians, doctors and their clients around the possible risks of zoonoses and appropriate prevention strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».