Analgesic practices for acute pain management in cats and dogs in Africa
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To understand perceptions and analgesic practices for acute pain management in cats and dogs by veterinarians in Africa. MATERIALS AND METHODS: Data from small animal veterinarians were collected using an online questionnaire (English/French) and convenience sampling. Pain management practices and perceptions of veterinarians were analysed using multiple correspondence analysis. RESULTS: A total of 249 participants completed the survey from 20 countries. The readily available opioids, non-steroidal anti-inflammatory drugs and local anaesthetics were morphine (n = 90; 36.1%), meloxicam (n = 200; 80.3%) and lidocaine (n = 245; 98.4%), respectively. The majority of participants reported not using pain assessment instruments for perioperative pain in cats (n = 169; 67.9%) or dogs (n = 170; 68.3%). Feline Grimace Scale (n = 27; 10.8%) and Glasgow Composite Measure Pain Scale (n = 30; 12.0%) were the most commonly used instruments in cats and dogs, respectively. Multiple correspondence analysis identified one cluster representing high knowledge of pain assessment, use of peri-operative non-steroidal anti-inflammatory drugs and opioids, pain assessment instruments and recommendations of ongoing non-steroidal anti-inflammatory drug therapy after ovariohysterectomy. The second cluster represented low knowledge of pain assessment, non-use of peri-operative non-steroidal anti-inflammatory drugs and opioids, non-use of pain assessment instruments and no recommendations for ongoing non-steroidal anti-inflammatory drug therapy after ovariohysterectomy. CLINICAL SIGNIFICANCE: Low knowledge and limited access to analgesics were associated with the non-use of perioperative non-steroidal anti-inflammatory drugs and opioids, pain assessment tools and non-steroidal anti-inflammatory drug therapy following ovariohysterectomy. Continuing education programs and improved drug availability are essential for improving pain management in cats and dogs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».