Gonadectomy status and age are associated with variable risk of overweight or obese outcomes in 15 dog breeds: a retrospective cohort study using data from primary care veterinary clinics
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To examine rates of overweight or obese (OvOb) body condition score, including the association between OvOb and gonadectomy, in 15 dog breeds. Methods: The analysis considered the 5 most recorded large breeds (26,369 dogs) and 10 most recorded toy/small breeds (90,002 dogs) in Banfield Pet Hospital's database from 2013 to 2019. Cox proportional hazards models evaluated associations between OvOb and gonadectomy status, gonadectomy age, sex, and primary breed. Models estimated OvOb rates in gonadectomized versus intact dogs of each breed and, separately, OvOb rates according to gonadectomy age. Results: There was substantial breed variation in underlying (intact dog) OvOb rates among the 15 breeds. Pugs, Golden Retrievers, and Labrador Retrievers had highest underlying susceptibility to OvOb outcomes. There was some variation in relative OvOb rates among breeds, but breeds differing substantially from size group peers were limited. Among all toy/small breeds, gonadectomy at 3 or 6 months had hazard ratios (relative risks) lower than, or not statistically different from, gonadectomy at 1 year or older. For large dogs, OvOb outcomes associated with prepubertal gonadectomy varied by breed. Conclusions: Underlying susceptibility to OvOb varies by breed. Gonadectomy offers significant benefits at individual and population levels. As with many veterinary care decisions, however, there is complexity, and associated OvOb risks are not uniform across breeds. Clinical Relevance: Results may facilitate more individualized recommendations for gonadectomy timing and proactive strategies (specifically diet and exercise) to mitigate risk of OvOb outcomes, while accounting for the broader context of individual dog and population-level benefits of gonadectomy.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».