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Enregistrement W2789522870 · doi:10.1111/vsu.12766

Evaluation of pet owner preferences for operative sterilization techniques in female dogs within the veterinary community

2018· article· en· W2789522870 sur OpenAlexaff
Christine Hsueh, Michelle A. Giuffrida, Philipp D. Mayhew, J. Brad Case, Ameet Singh, Eric Monnet, David E. Holt, Megan Cray, Chiara Curcillo, Jeffrey J. Runge

Notice bibliographique

RevueVeterinary Surgery · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Medicine and Surgery
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaparoscopyPort (circuit theory)Veterinary medicineSterilization (economics)General surgeryMinimally invasive proceduresInvasive surgeryPopulationSurgeryEnvironmental healthCurrency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe pet owner preferences within the veterinary community when choosing operative techniques for canine spay. STUDY DESIGN: Prospective survey. SAMPLE POPULATION: 1234 respondents from 5 veterinary university teaching hospitals in North America. METHODS: An electronic survey was distributed to faculty, students, and staff that currently are or previously were dog owners. Responses were analyzed to determine what spay technique respondents would choose for their own dogs. Surgical options offered included open celiotomy, 2-port (TP) laparoscopy, single-port (SP) laparoscopy, and natural orifice transluminal endoscopic surgery (NOTES). RESULTS: TP laparoscopic ovariectomy (OVE) was the most popular choice, followed by SP laparoscopic OVE; NOTES was the least popular technique when all surgical options were available. If only minimally invasive surgeries were offered, 0.3% of respondents would refuse surgery. Nearly half (48%) of respondents were willing to spend between $100 and $200 more for a minimally invasive OVE than for an open celiotomy. CONCLUSION: Minimally invasive OVE is an acceptable operative approach to those in the veterinary community. Additional study is required to correlate these findings with the general veterinary client population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,350
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,079 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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