Anomalous Incidence of Fatal Musculoskeletal Injury in North American 2-Year-Old Thoroughbred Racehorses in the Year 2020
Notice bibliographique
Résumé
Racehorse training and racing schedules in many parts of the United States and Canada were interrupted or otherwise reduced during the first three to six months of 2020. This was an indirect consequence of mitigations to prevent the spread of the pandemic virus COVID-19. Data from the Equine Injury Database, a census-level survey of all race starts made in the USA and Canada, were used to analyse the incidence of fatalities in 2009-2022 among three age cohorts of racehorses within each year. There was a statistically significant increase in the incidence of musculoskeletal fatalities among 2-year-old Thoroughbreds in 2020, compared to the period 2009-2019. In 2021 and 2022, the training schedules of 2-year-old horses returned to pre-2020 levels, as did the incidence of fatalities. The delayed start to training for 2-year-old horses was associated with an increase in risk of fatal musculoskeletal injury for those horses during 2020, but the risk for the same horses in 2021-when they were 3 years old-was not significantly different to the risk for 3-year-olds in any other year. The increased risk of fatal musculoskeletal injury in 2020 was only found among horses that were 2 years old in 2020-horses aged 3 years or more in 2020 were not at increased risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».