The impact of the COVID-19 pandemic on a cohort of Labrador Retrievers in England
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundThe COVID-19 pandemic is likely to have affected the welfare and health of dogs, due to surges in adoptions and purchases, changes in the physical and mental health and financial status of dog owners, changes in dogs’ lifestyle and routines and limited access to veterinary care. Research is needed to be able to assess the extent of these effects. The aims of this study were to investigate whether COVID-19 restrictions were associated with differences in Labrador Retrievers’ lifestyle, routine care, insurance status, illness incidence or veterinary attendance with an illness, who were living in England and enrolled in Dogslife, an owner-based cohort study. Longitudinal questionnaire data from Dogslife that was relevant to the dates between the 23rd of March and the 4th of July 2020, during COVID-19 restrictions in England, were compared to data between the same dates in previous years from 2011 to 2019 using mixed regression models and adjusted chi-squared tests. ResultsThe COVID-19 restrictions study period (March 23rd to July 4th 2020) was associated with owners who enrolled in Dogslife reporting increases in dogs’ exercise and worming and decreases in insurance, titbit-feeding and vaccination, in comparison with previous years (March 23rd to July 4th, 2010 to 2019). There were decreased odds of owners reporting that their dogs had an episode of coughing (0.20, 95% CI: 0.04 – 0.92) and that they took their dog to a veterinarian with an episode of any illness (0.58, 95% CI: 0.45 – 0.76) during the COVID-19 restrictions and owners were even less likely to take their dog to a veterinarian with certain illnesses. ConclusionsDogslife provided a unique opportunity to study prospective questionnaire data from owners already enrolled on a longitudinal cohort study, which minimised bias associated with recalling events prior to the pandemic, allowed a wider population of dogs to be studied than is available from primary care data and offered unique insights into owners’ decision making about their dogs’ healthcare. There are clear implications of the COVID-19 pandemic and associated restrictions for the lifestyle, care and health of dogs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».