Behavioral predictors of subsequent respiratory illness signs in dogs admitted to an animal shelter
Notice bibliographique
Résumé
Individual variability is evident in behavior and physiology of animals. Determining whether behavior at intake may predict subsequent illness in the animal shelter may influence the management of dogs housed at animal shelters and reduce overall disease. While normally associated with mild disease and low mortality rates, respiratory disease nevertheless poses significant challenges to the management of dogs in the stressful environment of animal shelters due to its highly infectious nature. Therefore, the aim of the study was to explore whether behavior at intake can predict subsequent occurrence and progression of upper respiratory disease in dogs at animal shelters. In a correlational study, 84 dogs were assessed throughout their stay at a city animal shelter. The dogs were subjected to a behavioral assessment, 1 min in-kennel behavioral observations across two observation periods, and the collection of urinary cortisol:creatinine (C:C) ratio. The occurrence and progression of upper respiratory disease was monitored through repeated clinical exams (rectal temperature and the occurrence of nasal and ocular discharge, and presence of coughing and sneezing). A basic PLS Path regression model revealed that time in the shelter (estimate = .53, p < .001), and sociability (estimate = .24, p < .001) and curiosity scores (estimate = .09, p = .026) were associated with increased illness. Activity and anxiety scores, however, were not associated with illness. Urinary C:C, taken on the first full day, did not predict subsequent illness when accounting for time. Limitations included attrition of dogs, a small percentage receiving vaccinations, and continuous and non-systematic rotation of dogs in the kennels. Understanding if behavior can predict subsequent illness may improve shelter management practices, and in turn, result in improved live-release outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».