Incidence of disease, injury and death in Thoroughbred foals and yearlings on stud farms in the UK and Ireland
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up-to-date estimates of early-life morbidity and mortality in Thoroughbreds are lacking. METHODS: A birth cohort was established on Thoroughbred stud farms across the UK and Ireland. All veterinary interventions for disease or injury between birth and 18 months of age or leaving the study were recorded. Multilevel Poisson regression models with farm and foal as random effects were fitted to estimate incidence rates. RESULTS: Data were available for 3328 foal-months at risk for 275 foals on seven farms. The overall rates of disease and injury requiring veterinary intervention and mortality were 11.9 cases/100 foal-months at risk (95% confidence interval [CI] 8.6-16.2) and 0.2 cases/100 foal-months at risk (95% CI 0.1-0.4), respectively. Almost half (n = 133/273, 49%, 95% CI 43-55) of the live-born cohort required veterinary intervention for musculoskeletal disease or injury, equating to 5.8 cases/100 foal-months at risk (95% CI 4.1-8.2), predominantly reported as developmental orthopaedic disease (DOD). LIMITATIONS: Convenience sampling of participants may affect the generalisability of the findings. CONCLUSIONS: Rates of musculoskeletal disease and injury, in particular DOD, on Thoroughbred stud farms were high. Further work to identify modifiable risk factors and further understanding of the economic impact of these conditions and long-term consequences for musculoskeletal health and performance is required.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».