Morphometric changes in overweight horses following 10-week weight loss programs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up to 70% of horses in domestic equine populations are overweight. Promotion of weight loss is an important component of limiting the detrimental co-morbidities associated with excess adipose tissue. The use of a body condition score (BCS) can help equine caregivers track their horse's weight-status. However, this single score doesn't reflect changes in individual adipose depots. The purpose of this study was to characterize morphometric changes (including 8 anatomic BCS measurements that make up the whole-BCS) in horses during 3 different weight-loss programs over 10 weeks. METHODS: Thirty-two horses were randomly assigned to one of three weight loss groups [exercise (E; fed to 100% digestible energy (DE) requirements, exercise 5x/week), feed restriction (FR; fed to 85% DE requirements, no exercise), or feed restriction and exercise (FRE; 85% DE, exercise 5x/week)], or a weight-maintained control (C; 100% DE, no exercise)] for 10 weeks. Horses were fed individualized diets formulated to meet their nutritional requirements. Outcome measures were recorded at weeks 1, 5 and 10, and included 11 morphometric measurements [body weight (BW) via weight tape, cresty neck score (CNS), and 8 individual BCSs (neck, shoulder, leg, withers, ribs, back, haunches, and tailhead) and a whole-BCS)]. Data were analyzed using a 2-Way RM ANOVA with respect to treatment group and week. RESULTS: All 4 groups (including controls) had a significant reduction in BW and whole BCS. At week 10 whole BCS was lower in FRE than controls. All groups had a reduction in back, haunches, leg and shoulder; FR, FRE and E horses had reductions in rib BCS; E and FRE horses had reductions in tailhead BCS and CNS. CONCLUSION: In conclusion, all weight loss strategies produced significant weight loss, but only those strategies which included exercise reduced fat deposits known to be implicated in metabolic dysregulation in obese horses. Future studies should explore the optimum exercise load (duration and intensity) to facilitate loss of fat from these areas.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».