Feline Obesity in Veterinary Medicine: Insights from a Thematic Analysis of Communication in Practice
Notice bibliographique
Résumé
Feline obesity has become a common disease and important animal welfare issue. Little is known about how, or how often, veterinarians and feline-owning clients are addressing obesity during clinical appointments. The purpose of this qualitative study was to characterize verbal and non-verbal communication between veterinarians and clients regarding feline obesity. The sample consisted of video-recordings of 17 veterinarians during 284 actual appointments in companion animal patients in Eastern Ontario. This audio-visual dataset served to identify 123 feline appointments. Of these, only 25 appointments were identified in which 12 veterinarians and their clients spoke about feline obesity. Thematic analysis of the videos and transcripts revealed inconsistencies in the depth of address of feline obesity and its prevention by participating veterinarians. In particular, in-depth nutritional history taking and clear recommendations of management rarely took place. Veterinarians appeared to attempt to strengthen the veterinary-client relationship and cope with ambiguity in their role managing obesity with humor and by speaking directly to their animal patients. Clients also appeared to use humor to deal with discomfort surrounding the topic. Our findings have implications for communication skills training within veterinary curricula and professional development among practicing veterinarians. As obesity is complex and potentially sensitive subject matter, we suggest a need for veterinarians to have further intentionality and training toward in-depth nutritional history gathering and information sharing while navigating obesity management discussions to more completely address client perspective and patient needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».