Overweight dogs exercise less frequently and for shorter periods: results of a large online survey of dog owners from the UK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canine obesity is now the number one health concern in dogs worldwide. Regular physical activity can improve health, and owners are advised to exercise their dogs on a regular basis. However, limited information exists about associations between overweight status of dogs and walking activity. An online survey was conducted between June and August in 2014, coinciding with the broadcast of a national UK television programme, exploring dog behaviour. Information gathered included signalment, overweight status, and owner-reported information on duration and frequency of dog walking. The University of Liverpool Ethics Committee approved the project, and owners consented to data use. Simple and multiple logistic regression analyses were used to determine associations between overweight status and dog walking activity. Data were available from 11 154 adult dogs, and 1801 (16·1 %) of these were reported as overweight by their owners. Dogs reported to be overweight dogs were more likely to be neutered ( P < 0·0001) and older ( P < 0·0001). Various breeds were over-represented including beagle, Cavalier King Charles spaniel, golden retriever, Labrador retriever and pug ( P < 0·0001 for all). Both frequency and duration of walking were negatively associated with overweight status ( P < 0·0001 for both). On multiple regression analysis, duration and frequency were independently and negatively associated with the odds of being overweight, along with a range of other factors including age, neuter status and breed. This study has identified associations between overweight status and exercise. In the future, studies should determine the reason for this association, and whether changes in walking activity can influence weight status.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».