Illicit Fentanyl Exposures in Cats and Dogs Reported to a North American Veterinary Poison Control Center From 2019 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As a prominent concern for addiction medicine, illicit fentanyl and its analogues have been implicated in numerous poisonings among people. Many households in Canada and the United States include cats or dogs as pets who may be exposed to substances such as fentanyl. METHODS: This case-series examined data from the American Society for the Prevention of Cruelty to Animals' Poison Control, a 24-hour call center for animal poison-related emergencies. Descriptive statistics were used on records in which cats or dogs had a reported exposure to illicit fentanyl between 2019 and 2023. RESULTS: The sample included 117 animals (n=4 cats and n=113 dogs). Breeds most identified in this sample were Chihuahuas (n=21) and American Pit Bull Terriers (n=14). Among dogs, the average age was 1.9 (SD=2.8) years and the average weight was 10.5 (SD=11.1) kg. Among cats, the average age was 2.0 (SD=1.2) years and the average weight was 6.0 (SD=2.8) kg. Among dogs, the most reported illicit fentanyl exposure formulation included powder/crystals (n=34; 30.1%). Hypersalivation was reported as a clinical sign for n=2 (50.0%) cats in the sample. The top clinical signs reported among dogs in the sample include lethargy (n=39; 34.5%), vocalization (n=37; 32.7%), and ataxia (n=27; 23.9%). CONCLUSIONS: Impacts of illicit fentanyl and its analogues on society extend to 2 common household animals, cats and dogs. Any potential exposure to illicit fentanyl among cats or dogs should promptly seek emergency veterinarian services for reversal with naloxone and supportive care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».