Attitudes and opinions of Brazilian veterinarians towards the assessment and management of acute avian pain
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Veterinarians' approaches to the management of avian pain have been poorly documented despite the rising number of pet birds seen in clinical settings. METHODS: An online survey was advertised nationwide to recruit Brazilian veterinarians who had treated traumatic and surgical conditions in birds within the previous year. The survey comprised 25 closed or semi-closed questions divided into four sections (demographics, routinely performed medical procedures and pain recognition, drug choices for analgesia and challenges to pain treatment, and attitudes towards pain relief in birds). Survey results are expressed as a percentage of responses and a chi-squared test was used to compare proportions. RESULTS: A total of 370 completed surveys were received. Approximately 72% of respondents worked exclusively in wild/exotic animal practice. Parrots and related species were the most commonly seen birds. The most frequently reported painful conditions were fractures (88.4%), feather plucking (73.0%) and limb amputation (65.1%). Although pain was diagnosed behaviourally by 97.6% of the respondents, 83.5% believed that the presence of an observer inhibited avian pain expression. NSAIDs and opioids, most commonly meloxicam and tramadol, were always provided perioperatively by 66.4% and 42.1% of respondents, respectively. Although nearly all respondents (95.4%) agreed that analgesics improve the quality of recovery after surgery, 80.3% stated that acute pain in birds is frequently undiagnosed in the clinical setting. LIMITATIONS: Selection bias could have overestimated the attitudes concerning avian pain in relation to the wider veterinary population. CONCLUSION: Practising veterinarians in Brazil revealed a positive attitude towards avian pain management. However, the lack of validated pain assessment methods makes avian pain relief highly challenging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».