Notice bibliographique
Résumé
Lisa M HoweDepartment of Small Animal Clinical Sciences, College of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences, Texas A&M University, College Station, TX, USAAbstract: Spaying and castrating of dogs and cats has been considered for decades to be a routine standard of practice in veterinary medicine in the US for the prevention of numerous undesirable behaviors, medical conditions, and diseases. Additionally, the procedures have been promoted as a method of curbing the severe pet-overpopulation problem in the US. Recently, however, this routine practice has come under scrutiny and become a very controversial topic. The general wisdom and safety of the procedures have been questioned by those who are concerned that the procedures may have some unintended consequences that are only recently being recognized. The purpose of this paper is to critically examine the scientific literature regarding elective spay/castration procedures and present both risks and benefits of elective gonadectomy. After the literature is examined, it becomes clear that there may not be a single absolute optimal age to spay or castrate all dogs and cats, but that the optimal age may be dependent upon several factors, including species, breed, body size, and breed-specific diseases, among others. Determining the optimal age to perform elective gonadectomy is much clearer in cats, and the literature demonstrates that the procedures can typically be safely performed at any age after 6–8 weeks of age. The optimal age to spay or castrate dogs of certain breeds (rottweiler, golden retriever, Labrador retriever, and vizsla) is becoming less clear as studies are being conducted as to the health benefits and risks in those breeds. This review will examine these controversies and make recommendations as to the optimal age to spay/castrate dogs based upon the scientific literature.Keywords: gonadectomy (neuter), ovariohysterectomy (spay), castration, neoplasia, longevity, orthopedic disorders
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».