Risk factors associated with canine overweightness and obesity in an owner-reported survey
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Overweightness and obesity in dogs are associated with negative health outcomes. A better understanding of risk factors associated with canine weight is fundamental to identifying preventative interventions and treatments. In this cross-sectional study, we used a direct to consumer approach to collect body condition scores (BCS), as well as demographic, diet, and lifestyle data on 4,446 dogs. BCS was assessed by owners using a 9-point system and categorized as ideal (BCS 4-5), overweight (BCS 6), and obese (BCS 7+). Following univariate analyses, a stepwise procedure was used to select variables which were included in multivariate logistic regression models. One model was created to compare ideal to all overweight and obese dogs, and another was created to compare ideal to obese dogs only. We then used Elastic Net selection and XGBoost variable importance measures to validate these results. Results Overall, 1,480 (33%) of dogs were reported to be overweight or obese, of which 356 (8% total) of dogs were reported to be obese. Seven factors were significantly associated with both overweightness/obesity and obesity alone in all three analyses (stepwise, Elastic Net, and XGBoost): diet composition, probiotic supplementation, treat quantity, exercise, age, food motivation level, and pet appetite. Neutering was also associated with overweightness/obesity in all analyses. Conclusions This study recapitulated established risk factors associated with BCS (age, exercise, neutering). Moreover, we elucidated associations between previously examined risk factors and BCS (diet composition, treat consumption, and temperament) and identified a novel factor (probiotic supplementation). Specifically, relative to dogs on fresh food diets, BCS was higher in dogs eating dry food both alone and in combination with other foods. Furthermore, dogs receiving probiotics, but not other forms of supplementation, were more likely to have an ideal BCS. Future studies should corroborate these findings with experimental manipulations.
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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 | 0,036 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,014 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».