Development of a discriminative questionnaire to assess nonphysical aspects of quality of life of dogs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop a preliminary discriminative questionnaire for assessment of nonphysical aspects of the quality of life (QOL) of pet dogs and evaluate the questionnaire's content validity, test-retest reliability, and internal consistency. STUDY POPULATION: Owners of 120 dogs. PROCEDURE: Each QOL question had 4 response options, representing descending levels of QOL that were equally weighted. A maximum of 38 items contributed to the QOL score. The questionnaire was administered by telephone to owners of dogs with appointments at a veterinary teaching hospital before the appointment. After the appointment, each dog was classified as sick or healthy by use of defined criteria; owners of healthy dogs had a second interview 3 to 4 weeks later. Test-retest reliability (kappa), internal consistency (Cronbach alpha), and respondents' comprehension were used as criteria for excluding an item. RESULTS: There were 77 sick and 43 healthy dogs. Twenty-two QOL questions had significant kappa values (0.11 to 0.91). The Cronbach alpha values for 5 domains of QOL ranged from 0.45 to 0.61, indicating that the domains had moderate internal consistency (homogeneity). The initial pool of 38 items was reduced to 27. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: The questionnaire was designed to complement veterinary assessment of dogs' physical health. The questionnaire may be a useful tool in making decisions regarding dogs' QOL.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».