A Meta-Analysis of Studies of Treatments for Feline Urine Spraying
Notice bibliographique
Résumé
Feline urine spraying inside the home is a common problem behaviour that owners seek advice for from veterinarians. Individual trials relating to a variety of interventions produce variable results, and to date, no consensus on the value of different treatments has emerged. This study therefore aimed to meta-analyse, current data from appropriate published clinical trials that evaluate treatments for feline urine spraying.Inclusion and exclusion criteria for study selection were predefined and methodological quality was assessed by two independent reviewers. Ten studies in nine publications that either evaluated pharmacotherapy or pheromonatherapy (the use of a synthetic analogue of the F3 facial fraction in the cat) were suitable for analysis. There was a significant (P<0.001) association between the use of any intervention and the number of cats that ceased or reduced urine spraying by at least 90%. Analysis by intervention type indicated that fluoxetine, clomipramine and pheromonatherapy may each assist in managing urine spraying beyond a placebo based intervention.This is the first time meta-analytical techniques have been used and reported to evaluate the efficacy of interventions used in veterinary behavioural medicine, and it has established confidence in the value of both conventional treatments (pharmacotherapy) and a more recently developed treatment modality (pheromonatherapy) as an adjunct to the management of this problem. It is suggested that future research into treatment efficacy for this problem uses the benchmark standard of randomised, controlled trials lasting for at least 8 weeks, with the outcome criteria of cessation of feline urine spraying or reduction by at least 90%.
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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 | 0,034 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,081 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».