Insights about the Epidemiology of Dog Bites in a Canadian City Using a Dog Aggression Scale and Administrative Data
Notice bibliographique
Résumé
Dog bites are a public health concern that also implicates animal welfare, with negative outcomes such as rehoming or euthanasia for the animals responsible. Previous research has shown that the severity of dog-bite injuries reflects multiple factors, including the degree of inhibition exhibited by dogs and how people behave towards dogs. This study utilizes an objective dog bite injury assessment tool: The Dunbar aggression scale. Trained officers employed by The City of Calgary systematically use the Dunbar scale whenever investigating dog-bite complaints. We analyzed The City of Calgary's administrative data on confirmed dog-bite injuries in people, 2012-2017, with a multivariable generalized ordered logistic regression model. Severe dog-bite injuries occurred more frequently in the family home than in any other setting. Young children, youths and older adults were at higher risk of more serious bites than adults. There has been a decreasing trend in the probability of a high or medium severity bite, and an increasing trend in the probability of a low severity bite since 2012. These results indicate that greater public awareness regarding dog-bite injuries is needed. Consideration should be given to campaigns targeted towards different demographics, including older adults, to provide an understanding of dog behaviour and to emphasize the need to supervise children closely in the presence of all dogs at all times, including family dogs in the home environment. Given that dog-bite injuries are not just a public health issue, but also an animal welfare issue, we endorse One Health responses in educational campaigns, policy development, and professional practice.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».