Dog Owner Perceptions of Veterinary Handling Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary care can be a source of stress for domestic dogs and their owners. If a dog owner is not satisfied with the veterinary experience, this may reduce the frequency of veterinary visits and negatively impact a dog’s health and welfare. Allowing dog owners to offer their perspectives on aspects of the veterinary appointment may help improve owner satisfaction. We assessed owner agreement towards 13 recommended handling techniques used on dogs during routine veterinary appointments, when the participants’ dog was calm, fearful, or aggressive. An online cross-sectional survey targeting current dog owners, residing in Canada and the United States, was used to examine the influence of participant’s pet attachment (using the Lexington Attachment to Pets Scale (LAPS)) and demographic information (age, gender, experience working in the veterinary field) on owner agreement towards the handling techniques. The majority of participants (N = 1176) disagreed with higher restraint techniques (e.g., full body restraint, muzzle hold) and tools (e.g., dog mask), and agreed with lower restraint techniques (e.g., minimal restraint) regardless of dog demeanor. Logistic regression models revealed that for medium/large dog owners, having previous veterinary work experience resulted in lower agreement with the use of minimal restraint (p < 0.0001) and higher agreement with the use of full body restraint on fearful dogs (p = 0.01). Small dog owners were more likely to agree with the use of minimal restraint on fearful dogs if they had a higher pet attachment score (p < 0.001), and were more likely to agree with full body restraint if they had previous veterinary work experience (p < 0.0001) or were male (p = 0.02). Owner perspectives align with current handling recommendations and provide further support for the use of low stress handling methods to improve owner satisfaction and dog welfare during routine veterinary care.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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; 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 ».