Risk factors for equine glandular and squamous gastric disease in show jumping Warmbloods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prevalence of, and risk factors for, equine squamous gastric disease (ESGD) are well established. Limited data exists on risk factors for equine glandular gastric disease (EGGD). OBJECTIVES: To identify management factors associated with EGGD in show jumping Warmbloods in training. A secondary objective was to identify management factors associated with ESGD. STUDY DESIGN: Cross-sectional. METHODS: Gastroscopies were performed in horses following a 12-16 h fast. Management questionnaires were collected for each horse. Risk factors were determined using multivariable logistic regression modelling. RESULTS: Eighty-three horses were included in the final analysis. Exercising ≥6 days per week increased the odds of EGGD grade ≥1/4 (odds ratio [OR] = 3.5; 95% confidence interval [CI] 1.2-10.7) compared to less frequent exercise. Currently showing increased the risk of EGGD grade ≥2/4 (OR = 10.2; 95% CI, 1.04-100), while competing at the international level decreased the odds of EGGD grade ≥2/4 (OR = 0.11; 95% CI, 0.01-0.97). Exercise intensity increased the odds of grade ≥1/4 ESGD (OR = 2.8; 95% CI, 1.03-7.8) and feeding beet pulp decreased odds (OR = 0.22; 95% CI, 0.07-0.7). Exercise intensity (OR = 3.8; 95% CI, 1.1-12.8) increased the likelihood of grade ≥2/4 ESGD and feeding beet pulp decreased the odds of grade ≥2/4 ESGD (OR = 0.1; 0.02-0.64) respectively. MAIN LIMITATIONS: This study used a convenience sample of horses within a relatively small (approximately 200 km) geographic radius. The sample size was relatively small, particularly within the international competition level group. CONCLUSIONS: Training and feeding strategies and competition level appear to influence the occurrence of EGGD and ESGD. Prospective studies evaluating the impact of training frequency, duration, and intensity on gastric physiology may clarify the role of exercise in gastric disease.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».