Canadian veterinarians’ use of analgesics in cattle, pigs, and horses in 2004 and 2005
Notice bibliographique
Résumé
Anecdotal evidence suggests that many veterinarians may not use analgesics in livestock for routine surgical procedures or painful disease states. To investigate this, we conducted a national mail survey of a random sample of 1431 Canadian veterinarians (response rate, 50.1%). Questions primarily concerned veterinarians’ analgesic usage for common surgeries and medical conditions in beef and dairy cattle, pigs, and horses, and attitudes toward pain management. More than 90% of veterinarians used analgesic drugs for equine surgeries, for cesarean section in sows and cows, and for bovine claw amputation and omentopexy. However, in these and other categories, the analgesics used were often inadequate, and many veterinarians did not give analgesics to young animals. When castrated, < 0.001% of piglets received analgesia, compared with 6.9% of beef calves and 18.7% of dairy calves ≤ 6 mo of age, 19.9% of beef calves and 33.2% of dairy calves > 6 mo of age, and 95.8% of horses. Respondents largely agreed that there are no long-acting, cost-effective analgesics available for use in livestock (median rating 8/10; interquartile range 4–9), and that the long or unknown withdrawal periods of some drugs outweighed the benefits of using them (median rating 7/10; interquartile range 4–9). The results indicate an urgent need for veterinarians to manage pain in livestock better. Continuing education would help, as would an increase in the number of approved, cost-effective analgesic drugs with known withdrawal periods.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».