Risk factors associated with fatal injuries in Thoroughbred racehorses competing in flat racing in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To identify risk factors associated with fatal injuries in Thoroughbred racehorses in the United States and Canada. DESIGN Retrospective study. ANIMALS 1,891,483 race starts by 154,527 Thoroughbred racehorses at 89 racetracks in the United States and Canada from 2009 to 2013. PROCEDURES Data were extracted from the Equine Injury Database, which contained information for 93.9% of all official flat racing events in the United States and Canada during the 5-year observation period. Forty-four possible risk factors were evaluated by univariate then multivariable logistic regression to identify those that were significantly associated with fatal injury (death or euthanasia of a horse within 3 days after sustaining an injury during a race). RESULTS 3,572 race starts ended with a fatal injury, resulting in a period incidence rate of 1.9 fatal injuries/1,000 race starts. Twenty-two risk factors were significantly associated with fatal injury. Risk of fatal injury was greater for stallions than for mares and geldings and increased as the number of previous nonfatal injuries and race withdrawals and level of competitiveness (eg, horse's winning percentage and race purse) of the horse or race increased. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE Results identified several risk factors associated with fatal injuries in Thoroughbred racehorses. This information can be used as a guideline for the identification of racehorses at high risk of sustaining a fatal injury and in the design and implementation of preventative measures to minimize the number of fatal injuries sustained by horses competing in flat racing in the United States and Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».