Evaluation of a questionnaire regarding nonphysical aspects of quality of life in sick and healthy dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the ability of a questionnaire regarding the nonphysical aspects of quality of life (QOL) to differentiate sick and healthy dogs. ANIMALS: 120 dogs. PROCEDURE: The questionnaire was administered by telephone to owners of 120 dogs with appointments at a veterinary teaching hospital. A QOL score was calculated for each dog on the basis of questions relevant to the dog during the 7 days before the interview. Scores were recorded as bar graphs, and linear regression was used to examine the effect of health status and other variables on QOL score. Certain questions were eliminated post hoc, on the basis of defined criteria, and the analyses were repeated. RESULTS: Scores were similar for sick (range, 670% to 93.8%) and healthy (range, 68.0% to 89.8%) dogs. Environment (suburban vs rural) and duration of ownership were significant explanatory variables and accounted for 10.5% of the variation in the QOL score. Eleven questions were eliminated post hoc. The scores derived from the 2 versions of the questionnaire were highly correlated (r = 0.92). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: There was no evidence that the QOL questionnaire could differentiate healthy dogs from sick dogs; environmental and owner factors appeared to be more important.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».