Factors Associated with Fatality in Ontario Thoroughbred Racehorses: 2003–2015
Notice bibliographique
Résumé
Ontario's Alcohol and Gaming Commission records equine racing fatalities through its Equine Health Program. The present study examined all Thoroughbred fatalities from 2003 to 2015, inclusive, to identify associations. Official records and details of fatalities were combined in multivariable logistic regression modelling of 236,386 race work-events (433 fatalities), and 459,013 workout work-events (252 fatalities). Fatality rates were 2.94/1000 race starts (all fatalities) and 1.96/1000 (breakdowns only) with an overall rate of 2.61% or 26.1 fatalities/1000 horses. Comparison with published reports reveals rates to be high. Musculoskeletal injury was the predominant complaint and there was a high incidence of horses dying suddenly. Liability was high for young horses early in the season with a differential according to sex and whether a male horse was gelded. Horses undertaking repeated workouts had a higher liability and liability was higher in workouts for horses switching from dirt/synthetic to turf racing and for young horses in sprints. Race distance was not significant but high fatality rates in some large field, distance races combined with effects of age and workload identified groups at particular risk. As field size increased, fatality liability increased for early-finishing horses. Findings suggest jockey strategy could be an important factor influencing fatalities. Probability of fatality declined over the study period. Findings indicate that rapid accumulation of workload in animals early in their preparation is likely to be damaging. Fatality fell toward the end of a season and for horses with a long career history of successful performance; however, horses not exhibiting this robustness and staying power represent the population of greatest concern. Associations may be characterised as representing sources of stress, current or cumulative, and identifying at-risk animals on this basis may be as productive as targeting specific, discrete mechanisms suspected to contribute to individual fatalities.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».