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Enregistrement W4409062853 · doi:10.3389/fvets.2025.1510006

Incorporating video telehealth for improving at-home management of chronic health conditions in cats: a focus on chronic mobility problems

2025· article· en· W4409062853 sur OpenAlexaffabout
Grace Boone, Daniel Pang, Hao‐Yu Shih, Carly M. Moody

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Orthopedics and Neurology
Établissements canadiensCegep de Saint HyacintheUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisAmerican Society for the Prevention of Cruelty to AnimalsMaddie's Fund
Mots-clésTelehealthFocus (optics)Focus groupMedicineCATSTelemedicineNursingHealth carePsychologyBusinessPolitical scienceInternal medicineMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Feline degenerative joint disease (DJD), commonly referred to as feline arthritis, is one of the most prevalent chronic health conditions in companion cats. DJD results in chronic mobility-related pain and difficulties that require long-term at-home management by the caregiver. Common mitigation strategies include pain control and client education about in-home modifications to make the living environment more comfortable. Cats with chronic mobility problems should receive regular veterinary appointments to monitor the cat’s condition; however, it is well recognized that many caregivers do not bring their cat to see a veterinarian on a routine basis. A possible solution to reducing accessibility barriers, improving compliance, and increasing access to pet education is veterinary video telehealth. Methods The current study used video visits to assess the impact of telehealth on caregiver education and home care of cats living with chronic mobility difficulties. US and Canadian caregivers of companion cats with chronic mobility difficulties or arthritis (N = 106) filled out a recruitment survey and then two study questionnaires approximately four months apart. The study questionnaires included questions regarding their cat’s mobility, their attitudes toward using video telehealth, and preference for video telehealth or in-person visits for various veterinary appointment types. Participants were randomly allocated to a treatment (n = 63; 6 video visits every 3 weeks over approximately 4 months) or a control (n = 43; no video visits) group. Results and discussion Overall, the results suggest caregivers were interested in and preferred video telehealth appointments to assist with managing their cat’s chronic mobility challenges. In addition, undergoing the synchronous video telehealth appointments increased participant knowledge of their cat’s mobility challenges and perceived helpfulness of their at-home management strategies. This suggests that from the caregiver’s perspective, the video telehealth appointments were beneficial for both themselves and their cat. There was also evidence that caregivers whose cats were more mobility impaired (higher Feline Musculoskeletal Pain Index – short form score) were associated with increased interest in using veterinary telehealth for at-home management of their cat. Further research should assess the impact of common environmental modifications implemented to improve cat comfort, on health and behavior outcomes for cats living with chronic mobility problems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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