Novel risk factors associated with fatal musculoskeletal injury in Thoroughbreds in North American racing (2009–2023)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Equine Injury Database (EID) is a census-level record of Thoroughbred racing in North America, currently recording 95.6% of all race starts in 2023, along with partial training and veterinary histories of each horse. OBJECTIVES: To identify horse-, race- and track-level risk factors associated with race-related fatal musculoskeletal injury (MSI) of Thoroughbred racehorses in North America. STUDY DESIGN: Retrospective cohort study. METHODS: The study cohort included all race starts made by horses born after 31 December 2006, at tracks that fully report to the EID and consisted of 3,851,659 race starts made by 250,840 Thoroughbred racehorses (median [IQR] starts per horse 11 [5-22]) at 115 racetracks in the USA and Canada between 2009 and 2023, inclusive. Ninety-seven potential risk factors were investigated using univariable and multivariable logistic regression modelling. RESULTS: Exactly 5733 fatal MSIs were recorded, an incidence of 1.49 fatal MSIs per 1000 starts. Twenty risk factors had statistically significant associations with increased or decreased odds of fatal MSI. Previously unidentified risk factors included claiming race-related variables and void claim rules (VCR). Horses racing as claimers were at increased odds compared with those who were not (odds ratio 1.31, 95% confidence interval 1.19-1.45, p < 0.001 for the lowest claim prices). Starts in races with the strictest VCR were at reduced odds compared with starts in races with no VCR (OR 0.76 [0.67-0.85], p < 0.001). MAIN LIMITATIONS: Availability of new data sources increased substantially during the 15-year time period of the study, meaning some new risk factors are limited in scope compared with others. CONCLUSIONS: Thoughtful integration of new data sources with race-level data can lead to new insights into risk factors for deleterious outcomes affecting racehorses. Results can inform ongoing efforts to mitigate the risk of fatal MSI, through direct regulatory intervention and through building a risk profile based on individual history and track-level factors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».