Internet-based survey of the nature and perceived causes of injury to dogs participating in agility training and competition events
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize injuries (on the basis of type and severity of injury and affected region of the body) among dogs participating in agility training and competition events and examine associations between injury characteristics and perceived causes of injury. DESIGN: Internet-based, retrospective, cross-sectional survey. ANIMALS: 3,801 privately owned dogs participating in agility training or trials. PROCEDURES: A retrospective electronic survey was developed to investigate demographic factors for dogs and handlers, frequency of participation in agility training and competition, and perceived causes and characteristics of injuries acquired by dogs during agility-related activities. Respondents were handlers recruited through member lists of large canine agility associations in Canada and the United Kingdom and through promotion on an agility blog site. Associations between cause and anatomic site or type of injury and between injury severity (mild vs severe) and setting (competition vs practice) were investigated. RESULTS: Surveys were received from 1,669 handlers of 3,801 agility dogs internationally. Handler-reported data indicated 1,209 of 3,801 (32%) dogs had ≥ 1 injury; of 1,523 analyzed injuries, the shoulder (349 injuries), back (282), and neck (189) regions and phalanges (202) were predominantly affected. Soft tissue injuries (eg, strain [muscle or tendon injury; 807], sprain [ligament injury; 312], and contusion [200]) were common. Injuries were most commonly incurred during interactions with bar jumps, A-frames, and dog walk obstacles (260, 235, and 177 of 1,602 injuries, respectively). Anatomic site and type of injury were significantly associated with perceived cause of injury. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: These findings provided a basis for further experimental studies to identify specific mechanisms of various types of injury in dogs that participate in agility activities.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».