Predictors of owner response to companion animal death in 177 clients from 14 practices in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify predictors of grief and client desires and needs as they relate to pet death. DESIGN: Cross-sectional mail survey. SAMPLE POPULATION: 177 clients, from 14 randomly selected veterinary practices, whose cat or dog died between 6 and 43 days prior to returning the completed questionnaire. PROCEDURE: Veterinary practices were contacted weekly to obtain the names of clients whose pets had died until approximately 200 clients were identified. Clients were contacted by telephone, and a questionnaire designed to measure grief associated with pet death was mailed to those willing to participate within 1 to 14 days of their pet's death. The questionnaire measured potential correlates and modifiers of grief and included three outcome measures: social/emotional and physical consequences, thought processes, and despair. Demographic data were also collected. RESULTS: Approximately 30% of participants experienced severe grief. The most prominent risk factors for grief included level of attachment, euthanasia, societal attitudes toward pet death, and professional support from the veterinary team. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Bivariate and multivariate analyses highlighted the impact owners' attitudes about euthanasia and professional intervention by the veterinary team had on reactions to pet death. Owners' perceptions of societal attitudes, also a predictor of grief, indicate that grief for pets is different than grief associated with other losses.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».