Management of veterinary anaesthesia in small animals: A survey of current practice in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe how small animal anaesthesia is performed in French-speaking Eastern Canada, and the variations between practices, in particular based on practice type, veterinarian gender and experience. DESIGN: Observational study, survey. SAMPLE: 156 respondents. PROCEDURE: A questionnaire was designed to assess current small animal anaesthesia practices in French-speaking Eastern Canada, mainly in the province of Quebec. The questionnaire was available through SurveyMonkey, and consisted of four parts: demographic information about the veterinarians surveyed, evaluation and management of anaesthetic risk, anaesthesia procedure, monitoring and safety. Gender, year of graduation, and type of practice were tested as potential risk factors. Chi-square exact test was used to study relations between each risk factor, and the effect of the selected risk factor on each response of the survey. For ordinal data, the Cochran-Mantel-Haenszel test was used to maximize power. RESULTS: Response rate over a period of 3 months was 20.85% (156 respondents). Overall, the way anaesthesia is performed by most respondents does not meet international guidelines, such as patient preparation and evaluation prior to anaesthesia, not using individualised protocols (for 41%), not obtaining intravenous access (12.4% use it for all their anaesthesia in cats, and 30.6% in dogs), lack of patient monitoring at certain intervals for 55% of the responses, and client prompted optional analgesia (for 29% of respondents). Some practices are more compliant than others. Among them, referral centres generally offer better care than general practices. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: The level of care in anaesthesia and analgesia in practices in French-speaking Eastern Canada is concerning, highlighting the need for more sustained continuing education.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».