Risk factors for and outcomes of noncatastrophic suspensory apparatus injury in Thoroughbred racehorses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate effects of toe grabs, exercise intensity, and distance traveled as risk factors for subclinical to mild suspensory apparatus injury (SMSAI) in Thoroughbred racehorses and to compare incidence of severe musculoskeletal injury (MSI) in horses with and without SMSAI. DESIGN: Nested case-control study. ANIMALS: 219 Thoroughbred racehorses racing or in race training. PROCEDURE: Racehorses were examined weekly for 90 days to determine incidence of suspensory ligament injury and monitor horseshoe characteristics. Every horse's exercise speeds and distances were recorded daily. Conditional logistic regression was used to compare exposure variables between incident case (n = 25) and selected control (125) horses. Survival analysis was used to compare time to MSI for horses with (n = 41) and without (76) SMSAI. RESULTS: The best-fitting logistic model for the data included age (< 5 vs > or = 5 years old), toe grab height the week of injury (none vs very low, low, regular, or Quarter Horse height), and weekly distance the week preceding injury (miles). Although the 95% confidence intervals for all odds ratios included 1, the odds for SMSAI appeared to increase with the presence of a toe grab, higher weekly distance, and age > or = 5 years. Horses that had SMSAI were significantly more likely to have a severe MSI or severe suspensory apparatus injury than were horses that did not. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results suggest that pre-existing SMSAI is associated with development of severe MSI and severe suspensory apparatus injury. Modifying training intensity and toe grab height for horses with SMSAI may decrease the incidence of severe MSI.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».