Risk factors for duration of equine rhinitis A virus respiratory disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infectious respiratory disease is common in young horses and can impact athletic performance and long-term health. Significant variation in the duration of clinical disease has been observed, even in the absence of secondary complications. The determination of factors associated with disease chronicity may facilitate clinical decision-making and the development of improved biosecurity protocols. OBJECTIVE: To investigate contact network characteristics, and demographic variables associated with time to clinical recovery from Equine Rhinitis A virus respiratory disease. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: Yearling Standardbred racehorses (n = 58) housed in a multi-barn training facility in Southern Ontario were included. Horses were monitored daily for clinical signs of acute respiratory disease over a 41-day period in Autumn 2017. Contact patterns between horses, including older racehorses, were determined through use of proximity loggers attached to halters during the initial 7-day of the study. Associations between duration of disease, demographic factors (birth month, gait, sex and yearling sale), serologic titres and network metrics (degree, betweenness and Eigenvector centrality) were investigated using a Cox proportional hazard model. RESULTS: Yearling attack rate for infectious respiratory disease was 87.9% (n = 51). Median time to recovery was 6 days (IQR = 1-32) and 17 horses were censored due to early withdrawal or failure to recover during the study period. In those yearlings born February-May, birth month was significant in the Cox proportional hazard model (Hazard Ratio 0.7, 95% CI 0.49-1, P = 0.05). MAIN LIMITATION: Probability of censoring was not independent of outcome which necessitated use of sensitivity analysis. CONCLUSIONS: These findings suggest late born foals are less likely to recover quickly from infectious respiratory 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».