Energy intake recommendations from cat food labels sold in Ontario, Canada, diverge from predictive equations for adult cat maintenance
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare the recommended energy intake based on the feeding guidelines of adult maintenance cat foods sold in Canada with commonly used predictive energy equations. Methods: This cross-sectional observational study surveyed feeding guidelines on cat food labels in Guelph, ON, Canada, between July and October of 2023. Recommended energy intakes (REIs) for hypothetical 3- and 5-kg cats (low, medium, and high REIs) were calculated from label-suggested portions. Predicted reference energy values were calculated with the National Research Council equation for lean cats and American Animal Hospital Association equations for inactive/obese-prone and neutered cats. Feeding recommendation differences were analyzed by diet type, measuring unit, and label claims with nonparametric statistical methods. Results: Among 790 diets with a feeding guideline, 57% and 32% of the low REI values were below the result of the equation for inactive/obese-prone cats for 3 kg and 5 kg, respectively. In contrast, 35% (3 kg) and 52% (5 kg) of the high REI values exceeded the result of the equation for lean cats. The high REI was higher for both body sizes in all-life-stage diets compared to adult maintenance diets. The low REI for 5-kg cats was lower in weight-management diets. The medium REI was positively correlated with metabolizable energy per serving unit. Conclusions: Feeding guidelines on cat food labels in Canada frequently differed from predicted energy requirements, with discrepancies influenced by product type, feeding unit, and label claims. Clinical Relevance: Cat food feeding guidelines are a starting point; feeding amounts must be reassessed and adjusted over time based on each cat's body weight and condition trends and lifestyle.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».