Exploring veterinary professionals’ perceptions of pet weight‐related communication in companion animal veterinary practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pet obesity is commonly encountered by veterinary professionals, yet little is known about their perception of communicating about pet weight. The objective of this study was to explore veterinary professionals' perception of discussing pet obesity with clients. METHODS: An online survey targeting veterinary professionals was distributed via social media and veterinary organisation newsletters. Topics included respondents' perceptions of weight-related communication, factors related to approaching weight conversations and implicit weight bias. RESULTS: A total of 102 respondents to the survey were included in the final analysis. Avoidance of discussing pet obesity with certain clients was common (53.9%; 55/102). The most endorsed term for describing pets with excess weight to clients was 'overweight' (97.1%; 99/102). The pet's body condition score was rated the most important factor to consider when deciding how to approach a weight discussion with clients. Although only 29 participants completed the implicit association test (IAT), most of these participants were identified as having an unconscious preference for thin people. The small sample size limited the vignette analysis to descriptive only, and the IAT results should be interpreted cautiously. CONCLUSION: This exploratory, cross-sectional study provides early insight into veterinary professionals' perceptions of pet obesity-related communication and suggests the presence of weight bias in the profession that warrants further investigation.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».