A survey of animal welfare experts and practicing veterinarians to identify and explore key factors thought to influence canine and feline welfare in relation to veterinary care
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Veterinary care is important for maintaining companion animal health; however, it also has the potential to impact other aspects of patient welfare. To investigate factors related to veterinary care that are likely to influence canine and feline welfare, animal welfare researchers, veterinarians with an expertise in animal welfare, and Canadian and American companion and mixed animal veterinarians were invited to participate in a three-stage online survey. Participants were asked to do the following: i) identify factors related to the veterinary experience that impact patient welfare; ii) rate the relative impact of each factor; and iii) gauge the feasibility of measuring and improving each factor. Overall, 78 participants identified 85 factors that impact animal welfare in the clinic (eg restraint techniques) and home environment (eg advice regarding behaviour and training). Among factors, seven themes emerged: physical environment of the clinic; routine animal care provided by veterinary team members (‘staff); interactions between the patient, staff, and client; clinic management; medical and surgical procedures; staff attitudes and education; and communication between the veterinarian and client. Mean relative impact scores ranged from 1.0 to 3.8 on a five-point scale (0-4), with 70% of factors receiving a score greater than 3. Most participants (> 80%) agreed that 68% of the identified factors could be feasibly improved in an average veterinary clinic and that 43% of the factors could be feasibly measured during a welfare assessment. These results identify key areas where veterinary care may impact the welfare of canine and feline patients and highlight priority areas where assessment and improvement are possible.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».