Assessing knowledge, attitudes, and practices of Canadian veterinarians with regard to Lyme disease in dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The blacklegged tick (BLT) is a vector for the bacterium Borrelia burgdorferi (Bb), which causes Lyme disease. Range expansion of the BLT in Canada is related to an increased risk of Lyme disease in many regions. Current literature, such as the 2018 American College of Veterinary Internal Medicine consensus statement, suggests that there may be differences in the approaches of veterinarians who encounter dogs exposed to Bb and dogs with Lyme disease. OBJECTIVES: To determine current knowledge, attitudes, and practices of Canadian veterinarians regarding Lyme disease in dogs. ANIMALS: None. METHODS: An online survey was distributed to Canadian veterinarians through veterinary associations and industries. Survey responses were analyzed using descriptive statistics, spatial analysis, Fisher's exact tests, and univariable logistic regression. RESULTS: At the completion of the survey, 192 responses were received from veterinarians practicing in all 10 Canadian provinces. Answers to short scenario and treatment questions reflected a wide variety of clinical approaches taken by veterinarians. Regional differences were seen in reported tick distribution and clinical approaches. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: Regional differences and generalized differences were found in approaches used by responding Canadian veterinarians with regard to managing Bb exposure and Lyme disease in dogs. We identified areas for future research and knowledge mobilization for veterinarians.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».