The identification of risk factors contributing to accidental opioid poisonings in companion dogs using data from a North American poison control center (2006-2014)
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, there has been a marked increase in opioid-related human deaths in the U.S. However, the effects of the growth in opioid use on vulnerable populations, such as pet dogs, are largely unknown. The objective of this study was to investigate potential risk factors at the dog, county, and state-levels that contributed to accidental dog opioid poisonings. Dog demographic information was collected during calls to the Animal Poison Control Center (APCC), operated by the American Society for the Prevention of Cruelty to Animals, about pet dog exposures to poisons from 2006-2014. Data concerning state-level opioid-related human death rates and county-level human opioid prescription rates were collected from databases accessed from the Centers for Disease Control and Prevention. A multilevel logistic regression model with random intercepts for county and state was fitted to explore associations between the odds of a call to the APCC being related to dog opioid poisonings with the following independent variables: sex, weight, age, reproductive status, breed class, year, source of calls, county-level human opioid prescription rate, and state-level opioid human death rate. There was a significant non-linear positive association between accidental opioid dog poisoning calls and county-level human opioid prescription rates. Similarly, the odds of a call being related to an opioid poisoning significantly declined over the study period. Depending on the breed class, the odds of a call being related to an opioid poisoning event were generally lower for older and heavier dogs. The odds of a call being related to an opioid poisoning were significantly higher for intact compared to neutered dogs, and if the call was made by a veterinarian compared to a member of the public. Veterinarians responding to poisonings may benefit from knowledge of trends in the use and abuse of both legal and illegal drugs in human populations.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».