2022 AAFP/ISFM Cat Friendly Veterinary Interaction Guidelines: Approach and Handling Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PRACTICAL RELEVANCE: The '2022 AAFP/ISFM Cat Friendly Veterinary Interaction Guidelines: Approach and Handling Techniques' (hereafter the 'Cat Friendly Veterinary Interaction Guidelines') support veterinary professionals with feline interactions and handling to reduce the impact of fear and other protective (negative) emotions, in so doing enhancing feline welfare and In implementing these Guidelines, team satisfaction and cat caregiver confidence in the veterinary team will increase as the result of efficient examinations, better experience, more reliable diagnostic testing and improved feline wellbeing. Veterinary professionals will learn the importance of understanding and appropriately responding to the current emotional state of the cat and tailoring each visit to the individual. CLINICAL CHALLENGES: Cats have evolved with emotions and behaviors that are necessary for their survival as both a predator and prey species. A clinical setting and the required examinations and procedures to meet their physical health needs can result in behavioral responses to protective emotions. Cat friendly interactions require understanding, interpreting and appropriately responding to cats' emotional states and giving them a perceived sense of control while performing the required assessment. EVIDENCE BASE: These Guidelines have been created by a Task Force of experts convened by the American Association of Feline Practitioners and the International Society of Feline Medicine, based on an extensive literature review and, where evidence is lacking, the authors' experience. ENDORSEMENTS: These Guidelines have been endorsed by a number of groups and organizations, as detailed on page 1127 and at catvets.com/interactions and icatcare.org/cat-friendly-guidelines.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle