Descriptive Study of Medication Usage and Occurrence of Disease and Injury During Gestation in Thoroughbred Broodmares
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed to (1) describe the use of reproductive therapeutics; (2) estimate the incidence of disease and injury; and (3) describe non-reproductive medications administered during pregnancy in Thoroughbred broodmares. A prospective birth cohort was established on seven farms across the UK and Ireland. Details of dams' signalment, breeding history, reproductive management during the breeding season(s) and veterinary-attended episodes of illness or injury and medication usage during gestation were retrieved retrospectively for 275 pregnancies in 235 mares over two breeding seasons. Results are reported at pregnancy-level of mares with data available. Preoestrus medications, ovulatory agents and post-covering treatments were administered to 55% (n = 85/155, 95% Confidence interval (CI) 47-62), 64% (n = 101/157, 95% CI 57-71) and 73% (n = 109/150, 95% CI 65-79) of mares respectively. Antibiotics were utilized in 69% (n = 75/109, 95% CI 60-77) of post-covering treatments. Of mares with no visible fluid on post-covering ultrasound, 37% (n = 24/65, 95% CI 26-49) still received treatment. Thirty-four percent (n = 70/203, 95% CI 28-41) of mares suffered at least one veterinary-attended episode of disease or injury, with conditions affecting the musculoskeletal system (23%, n = 46/203, 95%CI 17-29) and placentitis (5%, n = 10/203, 95% CI 3-9) most prevalent. Forty-seven percent (n = 95/203, 95% CI 40-54) of mares received at least one non-reproductive medication during gestation, antibiotics (25%, n = 51/203, 95% CI 20-31) and non-steroidal anti-inflammatory drugs (23%, n = 47/203, 95% CI 18-29) being most frequently prescribed. Post-covering treatments often included antibiotics and were sometimes given in the absence of fluid, highlighting a need to further understand therapeutic rationale. Disease occurrence and medication usage during gestation were frequent and warrant additional investigation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».