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Enregistrement W4393039371 · doi:10.2460/javma.23.12.0697

Impact on life expectancy was the most important information to clients when considering whether to take action for an overweight or obese dog

2024· article· en· W4393039371 sur OpenAlexaffabout
Abby R. Davies, Katja A. Sutherland, Catherine N. H. Groves, Lauren E. Grant, Megan Shepherd, Jason B. Coe

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Veterinary Medical Association · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightSnowball samplingLife expectancyObesityTimelineExpectancy theoryWeight managementPsychologyMedicineEnvironmental healthSocial psychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine dog owner preferences for information communicated during veterinarian-client obesity-related conversations within companion animal practice. SAMPLE: Dog owners recruited using snowball sampling. METHODS: A cross-sectional online questionnaire was distributed to dog owners. A discrete choice experiment was used to determine the relative importance, to participating dog owners, of information about selected weight-related attributes that would encourage them to pursue weight management for a dog when diagnosed as overweight by a veterinarian. RESULTS: A total of 1,108 surveys were analyzed, with most participating dog owners residing in Canada. The most important weight-related attribute was life expectancy (relative importance, 28.56%), followed by the timeline for developing arthritis (19.24%), future quality of life (18.91%), change to cost of food (18.90%), and future mobility (14.34%). CLINICAL RELEVANCE: Results suggest that dog owners may consider information relating to an extension of their dog's life as the most important aspect of an obesity-related veterinary recommendation. By integrating dog owner preferences into discussions between clients and veterinary professionals about obesity, there is the potential to encourage more clients to engage in weight management efforts for their overweight or obese dog.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,368 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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