Effect of a Standardized Four-Week Desensitization and Counter-Conditioning Training Program on Pre-Existing Veterinary Fear in Companion Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Many dogs show signs of fear during veterinary appointments. It is widely recommended to use desensitization and counter-conditioning training to reduce this fear. However, the efficacy of this method for reducing veterinary fear has not been examined. We assessed the effect of a standardized four-week training program on behavioural and physiological signs of fear in dogs with pre-existing veterinary fear. Owned dogs were randomly allocated to receive training (n = 15) or no training (n = 22; Control). Owners of dogs in the training group were instructed to perform exam-style handling on their dog and to visit the veterinary clinic weekly. Owners of control dogs were given no instructions. Fear responses were assessed before and after the training period by a blinded observer during clinic arrival and examination. Despite motivated owners volunteering to participate in the current study, 44% of owners were non-compliant to this training program. During examination, control dogs had higher odds (95% confidence Interval (CI)) of reduced posture compared to trained dogs (Odds ratio (OR): 3.79, CI: 1.03–16.3). Fear scores for trained dogs lowered during the second examination (p = 0.046), and 86.7% of dog owners reported a reduction in their dog’s fear levels across the training period (p = 0.007). When entering the clinic (p = 0.002) and during examination (p = 0.002), trained female dogs had a higher rate of lip licking than control females. The training program did not influence temperature, heart rate, respiratory rate, avoidance, trembling, vocalizations, or willingness and encouragement to step on the scale. Results suggest that this four-week training program was mildly effective at reducing veterinary fear in dogs. Further research is necessary to explore the efficacy of longer, more intensive, and individualized training programs.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».