A Retrospective Survey of Injuries Occurring in Dogs and Handlers Participating in Canicross
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Canicross is a popular canine and human cross-country sport. The purpose of this study was to identify the most common injuries, their severity, risk factors and the recovery. METHODS: An internet-based retrospective survey design was used to examine the characteristics of injuries, demographic and competition information and associations with injury rate. RESULTS: A total of 160 surveys were received and indicated that at the time of the survey 21.9% of dogs (35/160) had experienced at least one injury. Lacerations, abrasions and punctures were the most common injury type (22/49), most frequently occurring in the footpads of the forelimb (13/16). The majority of dogs (38/49) recovered from their injuries. Sixty-nine out of 147 of the human handlers experienced injuries while competing; ankle injuries (25/69) and bruises, cuts and grazes (20/69) were the most common injuries. Risk factors for injuries were being a purebred Labrador, dogs running with another dog and additionally competing in agility. CONCLUSIONS: Labradors, dogs running with another dog and dogs also participating in agility competitions were at higher risk for injury. Injuries of the footpads of the forelimb were the most common injuries in dogs. Most dogs had a complete recovery from their injuries. CLINICAL SIGNIFICANCE: This is the first study that gives us insight into injuries occurring in dogs and handlers competing in canicross. This will help making recommendations for this sport as well as enable veterinarians to understand the risks and injuries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».