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Enregistrement W4402147419

When veterinarians treat plus-sized pets: Insights for veterinary practice.

2024· article· en· W4402147419 sur OpenAlexfundaboutno aff
Valli-Laurente Fraser-Celin, Amberlee Boulton, Kathleen Keil, Melanie Rock, Cindy L. Adams

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchRoyal CaninUniversity of Calgary
Mots-clésVeterinary medicinePet therapyAnimal welfareMedicineBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity of companion animals in Canada is becoming a problem in veterinary practice. Cats and dogs, in particular, are increasingly overweight. However, prevention and treatment present challenges. Challenges in treating pet obesity, such as client nonadherence and animal welfare issues arising from obesity, also affect the well-being of veterinarians - especially given the coincident high rates of burnout and compassion fatigue experienced in the profession. Objective: This study investigated how practicing veterinarians perceive the treatment of overweight companion animals and how treating obese pets affects well-being of veterinarians. Animals and procedure: We recruited veterinarians who routinely treat companion animals in private practice to participate in focus group interviews. We also interviewed veterinarians who could not attend the focus group sessions, yet still wished to contribute. Through thematic data analysis, we generated key themes that illustrated how treating obese pets negatively affects veterinarian well-being. Results: Eighteen companion animal veterinarians contributed to this study. We generated 3 themes from the analysis that illustrate negative effects of treating obese pets on veterinarian well-being: i) negative feelings such as frustration and sadness associated with treating obese pets; ii) owners' lack of comprehension of the effects of obesity on pets, including early euthanasia; and iii) client nonadherence regarding treatment. Conclusion and clinical relevance: This study contributes to the veterinary literature on companion animal obesity by focusing on how treating pet obesity affects veterinarian well-being, especially given high rates of burnout and compassion fatigue in the profession. As pet obesity increases in society, obesity prevention and treatment is becoming central to companion animal veterinary practice. Our findings suggest that veterinarian well-being is negatively affected in connection with companion animal obesity. We recommend relationship-centered communication, increased nutritional expertise, and a focus on wellness in the workplace to improve veterinarian well-being while treating pet obesity.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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