Cross-sectional survey of cat handling practices in veterinary clinics throughout Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess handling techniques commonly used during routine examinations and procedures used for calm, fearful, and aggressive cats by veterinarians and nonveterinarian staff at Canadian and US veterinary practices and to evaluate demographic factors associated with those handling techniques. SAMPLE: 310 veterinarians and 944 nonveterinarians who handle cats at Canadian and US veterinary practices. PROCEDURES: An online questionnaire was developed to evaluate respondent demographics and use of common cat handling practices and techniques. A snowball sampling method was used to send a link to the questionnaire to members of Canadian and US veterinary-affiliated groups. Descriptive statistics were generated; logistic regression was used to identify demographic factors associated with the use of minimal and full-body restraint with scruffing during routine examination and procedures for fearful and aggressive cats. RESULTS: Full-body restraint was used to handle cats of all demeanors, although its frequency of use was greatest for fearful and aggressive cats. Veterinarians and nonveterinarians who graduated from veterinary training programs before 2006 were less likely to use full-body restraint for cats of all demeanors, compared with nonveterinarians who did not graduate or graduated between 2006 and 2015. Other factors associated with decreased use of full-body restraint included working at an American Association of Feline Practitioners-certified practice and working at a Canadian practice. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggested that full-body restraint is commonly used to handle cats. Further research is necessary to determine whether current handling recommendations are effective in decreasing stress for cats during veterinary visits.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».