UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

FACULTAD DE VETERINARIA

Departamento de Medicina y Cirugía Animal

TESIS DOCTORAL

Carreras de caballos en España 2011-2014: características y relación con la incidencia de lesiones músculo-esqueléticas catastróficas

MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTORA

PRESENTADA POR

Marta Varela del Arco

Directores

Francisco Javier López San Román Gabriel Manso Díaz

Madrid, 2016

© Marta Varela del Arco, 2016

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

FACULTAD DE VETERINARIA

Departamento de Medicina y Cirugía Animal

TESIS DOCTORAL

Carreras de caballos en España 2011-2014: características y relación con la incidencia de lesiones músculo-esqueléticas catastróficas

MEMORIA PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR

PRESENTADA POR

Marta Varela del Arco

BAJO LA DIRECCIÓN DE LOS DOCTORES

Madrid, 2015

Francisco Javier López San Román Gabriel Manso Díaz

UNIVERSIDAD COMPLUTENSE DE MADRID

FACULTAD DE VETERINARIA

Departamento de Medicina y Cirugía Animal

Carreras de caballos en España 2011-2014: características y relación con la incidencia

de lesiones músculo-esqueléticas catastróficas

TESIS DOCTORAL

Marta Varela del Arco MADRID, 2015

D.FranciscoJavierLópezSanRomán,conD.N.I07225251PDoctorenVeterinaria,Profesor

Titular de Universidad del Departamento de Medicina y Cirugía Animal, en la Facultad de

VeterinariadelaUniversidadComplutensedeMadrid.

D. Gabriel Manso Díaz, con D.N.I 11850914A, Doctor en Veterinaria, Departamento de

Medicina y Cirugía Animal, en la Facultad de Veterinaria de la Universidad Complutense de

Madrid.

CERTIFICAN:

Que Dña. Marta Varela del Arco, Licenciada en Veterinaria, ha realizado bajo nuestra

dirección y supervisión el trabajo titulado: “Carreras de caballos en España 2011-2014:

características y relación con la incidencia de lesiones músculo-esqueléticas

catastróficas”.

Revisadoelpresente trabajo, se consideraque reúneanuestro juicio ladebida calidady las

condiciones de originalidad y rigormetodológico necesarios para su presentación y defensa

anteeltribunalcorrespondienteparaoptaraltítulodeDoctor.

EnMadrid,a30deoctubrede2015,

FranciscoJavierLópezSanRomán GabrielMansoDíaz

Amimadre.

Eléxitoescomolapuntadeliceberg,queseveencimadelasuperficiedelmar.

Perotodoloquehacequeesapequeñaparteflote,estáformadoporlosfracasos,

miedos,decepciones,elsacrificio,eltrabajoduroylasuperaciónpersonal,

queestánpordebajoynoseven.

I

AGRADECIMIENTOS

Nopuedoempezarestecapítulosinagradecerdetodocorazónatodosycadaunodeloscaballosque

mehanacompañadoporelcaminorecorridoytraídohastaaquí.Sonelprincipioyelfinal;yhacenque

cadanuevodíasigasiendocomoelprimero.Osdebomucho,asíquegracias.

Empecemos.

Gracias…

AGabrielManso.Menudoprofesionaleres,siemprebuscandolaexcelenciaentutrabajoy,yadepaso,

vas y la consigues en elmío. Cuántas cosas tanbuenasy cuantísimaayudamehasofrecido, siempre

disponible para mi, completamente volcado y con una energía sin límite. Sin ti no habría podido

terminarestaaventurayencimaterminarlatanbien.Tedebomucho,asíquegracias.

AJavierLópez,padredelacriatura.Estatesises“hija”tuyaylosabes.Eresquienprofesionalmentemás

mehaempujado.Elcirujanoquemehahechocirujana.Siemprehascreídoenmí, todavíanosémuy

bienporqué;algúndíameloexplicas…Noentiendolarazón,perolohecho,hechoestá,asíquesiempre

estaréendeudacontigo.Muchasgraciasporluchartantopormí.Tedebomucho,asíquegracias.

A los que ayudaron tanto al principio con la infumable tabla dedatos: LeylaEnnouni, Ángel Cotillas,

Gonzalo Mas. Y a los que ayudaron después, los “filtros” humanos: María Varela, Eduardo Varela,

AlejandroMerchán (elmejor alumno y amigo), Daniel Linares (¡pero qué grande eres, pequeñín...!),

Mery Serrano, Jennifer Jersin, Gerardo Torres, María López, Guillermo Arizkorreta, Mila Acosta y

FernandoPiñar.Yamimadre,ahíunavezmás,siempreestácuandohacefalta.Osdebomucho,asíque

gracias.

ARicardoGarcía,estadísticoimprescindible,porsuamabilidad,explicaciones,tiempoydedicación.

A Jesús Martín Gaitero, mi profesor de equitación cuando yo era potrilla; no sólo me enseñaste a

montar,sinoatrabajarduro;ymeabristelosojosaloquedeverdaderauncaballo.Mecambiastela

vida.Tedebomucho,asíquegracias.

Amisclientes,queconel tiemposehanvueltoamigos.Graciasporconfiarenmi.Hemoscompartido

momentos inolvidables de triunfos pero también algunos ratosmuymalos de pérdidas y fracasos; y

aquí seguimos, juntos. Es un auténtico lujo trabajar para todos vosotros. Y gracias a todo vuestro

II

personalquecuidaanuestrosqueridoscaballos,sinellosmitrabajonuncasaldríabien.Osdebomucho,

asíquegracias.

Amiscompañerosdecarrera,detrabajo,deguardias,deresidencia,denochessindormir,demarrones

variados,demicroondasponzoñosoycomidacutredemáquina….perotambiéndeviajes,defiestas,de

“congresos”, compañeros infatigables del camino. Cuántas experiencias tan buenas hemos pasado; y

tambiénmalas...Ah,¿Perohubomalas?...Osdebomucho,asíquegracias.

Amiscolegasdeprofesión,RamónHerrán, JaimeGoyoaga,PalomaForésy todos losdemás;primero

maestros y después… después siguen siendo mis maestros. A todos mis compañeros del Hospital

ClínicoVeterinariodelaUniversidadComplutense,alosresidentesyalumnosquemehansufrido.Os

debomucho,asíquegracias.

Amiotrafamilia,misAmigos.Lafamiliaquedicenqueseelige.Peronosepuede,porquenoseeligea

quien se quiere; se quiere y te quieren y ya está. Sólo puedo citar a algunos, pero la lista sería

interminable.

AmiqueridoGuillermoArizkorreta,excelenteprofesionalymejorpersona,másde20añosdeamistad

loconfirman.ASergioVillalta,otroquetalbaila,notengopalabrasparaexpresarloafortunadaqueme

siento de conocerte. A Alberto Trujillano, me enseñaste una lecciónmuy sencilla pero tan difícil de

aprender,queenlavidaesabsurdosufrirporlascosasquenopuedenser.AlosEsquiadoresMolones,a

losamigosdeloscaballos,atodoslosdemásamigos…Cuántosmomentosmaravillososgraciasatoda

esta gente que me han ido encontrando por ahí y me han querido recoger en su corazón. Os debo

mucho,asíquegracias.

A mis amigas del gimnasio Fitness4All Pozuelo: Aurora, Desi, Ana, Gema, Vanesa y a las maris:

Mariángeles.MariTrini,MariFe,MaríaJesus.MariPili,MaríaLópezytodaslasdemás,nomequisiera

dejaraninguna;yaloschicos,graciastambién.Enlavida,lascosaspasancuandotienenquepasar;y

todosvosotrosme llegasteiscuandometeníaisque llegar. ¡Ymehacéis tan feliz!.Osdebomucho,así

quegracias.

Amientrenador.Futbolista,carpintero,triatletaenlosratoslibres,enocasionesespartanoysiempre

titán; pero por encima de todo y, mal que te pese, zumbero. Fernando Aguilar, qué persona tan

importanteparamí.Ferdi,tedebomucho,asíquegracias.

III

Amiamigadelalmaydelcorazón.Comotúmedicesamí,ereslapersonamásimportantedemivida

quenoesdemipropiasangre,hacesque laexpresión“mejoramiga”pasedeserunascuantas letras

juntasatenerunsignificadocósmico;ereslaquesiemprehaestado,siempreestáysiempreestará.Se

me saltan las lágrimas al escribir estas líneas, amiga, porque me doy cuenta que sólo por poder

conocertetodohavalidolapena.IsabelSantiago,gracias.Notedigo“tedebomucho…”,porqueloque

tedeboati,esmuchísimo.

TantísimoqueagradeceramiFamilia,miFAMILIAconmayúsculas.Eslomásvaliosoquetengo.Amis

hermanosJuanManuel,EduardoyLucas,portadoresdelcromosoma“Y-Varela”yamihermanamelliza

María,queenlatripademamásequedócontodolorico(lamáslista,lamásfuerte,lamásguapa…la

mejor),yosalídespuésyporesoyanuncamegustaronlasacelgas...Cuántoosquieroycuántoosecho

demenosdemasiadasveces.Y todosauna, trabajandoenesta tesis.Amisotros “hermanos”,Hanay

Vicente;amisobrinoTai-Chan.Osdebomucho,asíquegracias.

A Cristina Osorio, mi “hermana trilliza”; y a Adita, mi ahijada. Cristi, tu lema lo tengo siempre bien

presente:“laenfermedadnoeselfin,eselprincipio…”.Osdebomucho,asíquegracias.

AmiabuelaCarmen,quemequiere tantoymehaenseñadomuchascosas, lasabiduríaenpersona…

claroquejuegaconventajaporquellevaaquítodalaviday laveteraníaesungrado.Yalrestodemi

familia;todossoispartedeesto.Osdebomucho,asíquegracias.

Amisseresqueridosqueyanoestán;bueno,queparecequeyanoestán,peroqueenrealidadsiguen

estando.Quémomentomástristeeséseenelquedecísqueosmarcháis,menosmalqueluegomedoy

cuentaqueseguísaquí.Osdebomucho,asíquegracias.

YamispadresJuanManuelyMaríaJesús;queademásdedarmeunaeducaciónquenotienepreciome

han enseñado a ser como ellos y han hecho de mi la persona feliz que soy. Papá, Mamá, sois unas

personasúnicas,queorgullosaestoydevosotros,québienlohabéishechocontodosvuestroshijos,qué

ejemploaseguirparatodosnosotros.Oslodebotodo,asíquegracias.

IV

V

ÍNDICE

VI

VII

RESUMEN ………………………………………………………………………………………………………….………………XI SUMMARY………………………………………………………………….………………………….……………………….………XVII

LISTADEABREVIATURAS………………………………………………………………………………….………..….………XXILISTADETABLAS………………………………………………………………………………………….………………….…....XXVLISTADEFIGURAS………………………………………………………………………………………….…………….….……XXIX1. INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………………………………….…………...…1

1.1. BrevedescripciónhistóricadelascarrerasdecaballosenEspaña.………….……….…………….…31.2. Lesionescatastróficasysituacióninternacional.…………………………………….….………………....…51.3. Eleccióndevariablescomoposiblesfactoresderiesgo.……………………………...………………..….7

2. OBJETIVOS………………………………………………………………………….…….…………………………..……….…...13

3. METODOLOGÍA………………………………………………………………………...………………………….……..….….17

3.1 Diseñodelestudio.…………………………………………………………………………………….….………….193.2 Seleccióndecasosycontroles.………………………………………………………...………….….………….253.3 Análisisestadístico.……………………………………………………………………………….……...…………..25

4. RESULTADOS………………………………………………………………………………………..………….……….…….…..29

4.1Resultadosdescriptivos.………………………………………………………………………….…..……..……...31

4.1.1.PoblaciónGeneral(2011-2014).………………..…………….…………….….….314.1.1.1Hipódromo.……………………………………….……………………...324.1.1.2Superficie.…………..……………………………………...............…….324.1.1.3Suelo.…………..……………………………………….…………….……..334.1.1.4Franjahoraria.……………………………………….…………...……334.1.1.5Estaciónaño.…………………………………………….….…………334.1.1.6Distancia.………………………………………….…………………….344.1.1.7Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.………….344.1.1.8Orden.…………………………………..………………………………354.1.1.9Tipoporcondicionesdecarrera.………..……………………..35

4.1.2.PoblacionesEspecíficas.……………..……………………………………..…………..36

4.1.2.1PoblaciónGrupoAño2011.……..…………………………….………..….36

4.1.2.1.1Hipódromo...………..……………………………………………….....364.1.2.1.2Superficie.…………………………………………………………….…364.1.2.1.3Suelo.………………………………………………………….……....….374.1.2.1.4.Franjahoraria.…………………………………………..…………....374.1.2.1.5Estacióndelaño.…………………………………………….………..37

VIII

4.1.2.1.6Distancia.……………………………………………………………..…384.1.2.1.7Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.….384.1.2.1.8Orden.…………………………………………………………….…..…..384.1.2.1.9Tipoporcondicionesdecarrera.……………….…………...394.1.2.1.10Nacionalidad.…………………………………………......……….…394.1.2.1.11Sexo.…………………………………………………………..……....404.1.2.1.12Categoríadeljinete.…………………………………………..…404.1.2.1.13Lesión.……………………………………………………………..…40

4.1.2.2PoblaciónGrupoCMI.…….…………………………………………………….43

4.1.2.2.1Hipódromo.………………………………………………….…………444.1.2.2.2Superficie.………………………………………………….……………454.1.2.2.3Suelo.……………………………………………………………………454.1.2.2.4Franjahoraria.…………………………………………….………..…454.1.2.2.5Estacióndelaño.…………………………………………………….....464.1.2.2.6Distancia.………………………………………………………….……....464.1.2.2.7Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.…....464.1.2.2.8Orden.……………………………………………………………………..474.1.2.2.9Tipoporcondicionesdecarrera.…………………………...….474.1.2.2.10Nacionalidad.…………………………………………………..…….484.1.2.2.11Sexo.……………………………………………………………..………484.1.2.2.12Categoríadeljinete.…………………………………………….…484.1.2.2.13Lesión.………………………………………………………………..…49

4.1.2.3PoblaciónGrupoAleatorioControl.…………………………….….…...50

4.1.2.3.1Hipódromo.………………………………………………………..…..504.1.2.3.2Superficie.………………………………………………………………514.1.2.3.3Suelo.………………………………………………………………..…….514.1.2.3.4Franjahoraria.…………………………………………………….….514.1.2.3.5Estacióndelaño.………………………………………………..…....524.1.2.3.6Distancia.………………………………………………………..…..…..524.1.2.3.7Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista..….524.1.2.3.8Orden.……………………………………………………………………..534.1.2.3.9Tipoporcondicionesdecarrera.………………………….……534.1.2.3.10Nacionalidad.……………………………………………….………..544.1.2.3.11Sexo.……………………………………………………..………………544.1.2.3.12Categoríadeljinete.……………………………………….……….544.1.2.3.13Lesión.…………………………………………………………..………55

4.1.2.4PoblaciónGrupoVallas.……………………………………………...….….56

4.1.2.4.1Hipódromo....…………………………………………………..…….584.1.2.4.2Superficie.……………..…………………………………………….584.1.2.4.3Suelo.……………...…..…………………………………………..….584.1.2.4.4Franjahoraria.………………………………………………………594.1.2.4.5Estaciónaño.……….………………………………………..………594.1.2.4.6Distancia.…………………………………………………………….....594.1.2.4.7Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.........60

IX

4.1.2.4.8Orden.……………………………………………………………..…….604.1.2.4.9Tipoporcondicionesdecarrera.………...……………....604.1.2.4.10Nacionalidad.……………………………………………….…….614.1.2.4.11Sexo. ……………………………………………………………….614.1.2.4.12Categoríadeljinete.………………………………………….….614.1.2.4.13Lesión.…………………………………………………………….…62

4.1.3 Otros datos y medias de las variables numéricas de los cinco grupos depoblación.………………………………………………………………………………………………….…63

ANEXOI:Resultadosenfrentadosdeloscincogruposdepoblación.………….……..64

4.2.Resultadosanalíticos.………………………………………………………………………………………..….…82

4.2.1IncidenciadeCMI.……………………………………………………………………….……..….82

4.2.2Análisisunivariable.…………………………………………………………………………..….834.2.2.1PoblaciónGrupoAleatorioControl(constartsdeVallas).………..…..83

4.2.2.1.1Variablescategóricas.……………………………………..….……834.2.2.1.2Variablesnuméricas.…………………………………..……….…..85

4.2.2.2PoblaciónGrupoAleatorioControl(sinstartsdeVallas).……..……..864.2.2.2.1Variablescategóricas.……………………………………………………...864.2.2.2.2Variablesnuméricas.……………………………………………………….87

4.2.3Análisismultivariable.ÁrboldeDecisión.………………………………………..…….88

5. DISCUSIÓN…………………………………………………………………………..…………………………………………….936. CONCLUSIONES…………………………………………………….………………………………………...………………..1117. BIBLIOGRAFÍA…………………………………………………………………………..…………………………………..….117

X

XI

RESUMEN

XII

XIII

RESUMENLas lesiones físicas graves o accidentes catastróficos sufridos por los caballos participantes en lascarrerasdevelocidadcausanunagranpreocupaciónatodoslosintegrantesdelsectordeestedeporteecuestre,tantoparalosprofesionalescomoparalosaficionadosyespectadoresdelmismo.Laseguridad,tantodelosanimalescomodelosjinetesquelosconducen,esportantounaprioridaddemáximonivelparalasSociedadesOrganizadorasylasAutoridadesHípicas.Otrospuntosimportantesatener en cuenta, en lo que a lesiones catastróficas se refiere, son el propio impacto económico quetienen estas patologías en la industria del turf y la percepción e imagen pública de las carreras decaballos,sobretodoenloscasosenquelaslesionesocurrenduranteeltranscursodelascompeticionesy/oanteelpúblico.Por accidentes catastróficos, o CMIs, se entendieron las lesiones del sistema músculo-esquelético(huesos, músculos, tendones y/o ligamentos) producidas durante el transcurso de una carrera oinmediatamentedespuésde finalizar lamismayquerequirieron laactuacióndelServicioVeterinarioOficialdelacompetición,resultandoendecisiónfinaldeeutanasiahumanitariaantelaimposibilidaddetratamiento o curación de lasmismas, bien por su naturaleza de extrema gravedad y/o bien por lasestructurasafectadas.Nosetuvieronencuentafatalidadesofallecimientosdeanimalesdebidasaotrascausas,comoporejemplohemorragiaspulmonaresocolapsoscardiacos.Las variables examinadas en este estudio describieron las carreras en España, sus caballos y sushipódromos,conlafinalidaddetratardeidentificarlosposiblesfactoresderiesgoquepudieranafectaralapoblaciónequinanacionalydeestudiarlaincidenciadeCMIs.Estetipodeestudioseharealizadoen otros países del mundo de reconocido peso en el ámbito del turf, como el Reino Unido, EstadosUnidos,JapónyAustralia,peronuncaantesenEspaña.Laidentificacióndelosfactoresderiesgonoessencilla.LasCMIssonhechosbastanteinfrecuentesydeetiologíamultifactorial,convarios factorescausales interactuandoentresídemaneracompleja.Siunfactor de riesgo se identificaba y se podíamodificar, se podría intentar disminuir el riesgo de sufrirlesiones. El objetivo de este tipo de investigaciones siempre se enfocó a intentar llegar a algunaconclusiónquepermitieraenel futuroayudaraprevenirestetipodeaccidentesysalvaguardaren lamedidadeloposiblelaintegridaddeloscaballosdecarreras.Las competiciones objeto de estudio fueron las carreras de caballos que tuvieron lugar en loshipódromosdeEspañaregidosporelCódigodeCarrerasyelOrganismoReguladorOficial(laSociedaddeFomentodeCríaCaballardeEspaña):LaZarzuela(Madrid),DosHermanas(Sevilla),Mijas(Málaga),Pineda (Sevilla), Lasarte (Guipúzcoa), Vila-Seca (Tarragona) y Sanlúcar de Barrameda (Cádiz),participando en ellas exclusivamente caballos de raza Pura Sangre Ingles. Se recogieron los datosdescriptivosde16.960startsosalidasapistadisputadosenloshipódromosmencionadosenlosaños2011a2014incluidos.Eltrabajoseestructuróendospartes.Laprimeraconsistióenunarecopilacióndescriptivadelosdatosmásrelevantesdecadacarreraehipódromoylasegundaensuanálisisestadístico.

XIV

LainformaciónseobtuvodelabasepúblicadedatosdelOrganismoReguladorOficialydespuésfueroncontrastados con bases de datos independientes de los diferentes medios periodísticos nacionalesprincipalesenelsector.Primerose trabajósobre lapoblacióngeneraldecaballos;despuéssedividióesapoblaciónenvariosgruposdepoblacionesespecialesdeacuerdoalascaracterísticasdelasvariablesaestudiar.Sedefiniócomosalidaapistaostartlaparticipacióndeuncaballoenunacarreraoficial.Silosstartsterminabansinincidenciassellamabanstartcontrol;ysedenominaronstartcasoalassalidasapistaquesufrieronCMIyrequirieronlaeutanasia.Las variables que describían a los starts fueron de tipo categórico y de tipo numérico, siendo lassiguientes:nombredelpremio,hipódromoenelquetienelugar,tipodesuperficiesobrelaquesecorre,estadodelterreno,estacióndelaño,modalidaddelisoodevallas,añoyfechadelacarrera,horarioyorden de la carrera, distancia recorrida, número de curvas, tiempo de realización del recorrido yvelocidadde los caballos, tipodecarrera respectoa sus condiciones,premioeconómicoal ganadoreincidenciasde la carrera.Además, se recogieron los datos concernientes a los caballosparticipantes:nombre, edad, sexo, edad en elmomento del debut, número total de carreras disputadas en su vidadeportiva,númerototaldecarrerasdisputadasenelúltimoañonatural,gananciaseconómicastotalesdel ejemplar, peso portado en la carrera, días transcurridos desde su anterior carrera, nombre delentrenador, nombre del propietario, nombre y categoría del jinete (profesional o amateur). En laprimerapartedelestudioseinvestigaronydescribierontodasestasvariables.LasegundafasedeltrabajoconsistióenelestudiódelaincidenciadeCMIenlapoblacióngeneralyenlosgruposdepoblacionesespecialesyenelanálisisestadísticodelosresultadosdelestudiodescriptivode todos los grupos de población. Se aplicaron los métodos analíticos necesarios para intentarencontrar una posible causalidad y/o riesgo, buscando la correlación si existiera entre las variablesparticularesdecadaactuaciónylasquesedieronenloscasosdeaccidentescatastróficos.Enelanálisisunivariableseusaronlostestdeχ2ytestdeFischerparalasvariablescategóricasyeltestde Wilcoxon para las variables numéricas. Para realizar el análisis multivariable se utilizaron losárboles de decisión. Se realizaron estos test estadísticos sobre una de las poblaciones especialesdescritas,elGrupoAleatorioControl,quepreviamentesehabíaelegidodemaneraaleatoria.AdemásdeutilizarlapoblaciónAleatoriaControlcompleta,resultónecesariorealizarlaestadísticasobrelamismapoblaciónAleatoriaControlperoexcluyendolosstartsqueseprodujeronencarrerasdevallas.Sehizoasí porque se identificó esta modalidad de carrera como un posible factor distorsionador de losresultados,alnosermuyrepresentativadelapoblacióngeneral,puessóloseprodujeronuntotalde26startsencarrerasdevallassobreeltotalde16960salidasapistaqueconstituyeronelestudiogeneral.LaincidenciadeCMIencontradaenlascarrerasdecaballosenEspañafuede0,735casos/1000salidasapista.Estaincidenciaresultóengeneralmásbajaquelasdescritasenotrospaíses.Enlascarrerasdeliso en particular, la incidencia fue de 0,55 casos /1000 salidas a pista, todavía menor que en elextranjero.Sinembargo,seencontróunaaltísimasiniestralidadenlascarrerasdevallas,muchomayorquecualquieradelasdescritasanivelinternacional,siendolaincidenciade125casos/1000salidasapista.Los resultados del análisis univariable del Grupo Aleatorio Control incluyendo los starts de vallasarrojaron datos significativos, identificando como factores de riesgo las variables hipódromo,

XV

superficie,estacióndelaño,distancia,tipodecarrerarespectoalosobstáculos,sexo,númerodecurvasenelrecorridoydíastranscurridosdesdesuúltimacarrera.Los resultados del análisis univariable del Grupo Aleatorio Control excluyendo los starts de vallasfuerondiferentes.Seidentificaroncomosignificativaslasvariableshipódromo,superficie,estacióndelaño,tipodecarrerarespectoasuscondiciones,sexoynúmerodecurvasenelrecorrido.Enelanálisismultivariable,elárboldedecisiónidentificócomoindividuosenriesgosignificativoaloscaballosde3y4añosdeedadqueeranmachosenterosyhabíandebutadoa2años.Enungradoderiesgomuchomenorseidentificólosanimalesde3y4añosdeedaddesexofemeninoomasculinoperocastradosquecompitieronenlastemporadasdeinvierno.Trasrealizar ladescripciónretrospectivade lascaracterísticasde lascarrerasenEspañayrealizar ladiscusióndelosresultadosobtenidos,sellegóaunaseriedeconclusiones.La incidencia y prevalencia de accidentes catastróficos en carreras de caballos en España, tanto laincidenciatotalcomolaincidenciadelascarrerasdeliso,resultóengeneralmenorquelasdescritasanivelinternacional,sibienlaincidenciaparticulardeCMIencarrerasdevallasresultoexageradamentealta.Losfactoresderiesgoencontradossignificativosenestetrabajofueronsimilaresaloshalladosenotrosestudios. Pero también se recomendó mucha cautela al interpretarlos, al igual que hicieron otrosautorespreviamente.Las sugerencias a tener en cuenta en el futuro incluyeron varias medidas. Algunas de las másimportantesfueronlarealizacióndeunabasededatosveterinariaoficialde losdatosdesaludde losanimalesencompeticiónaccesiblealpúblico; implementarelmantenimientode lassuperficiesde laspistas de carreras, principalmentepara evitar las superficies demasiadoduras; las carrerasde vallasfueronretiradasdelosprogramasensudía,peroenelcasodevolveradisputarse,sedeberíacambiarelnúmeroodiseñode lasvallas;y finalmentepodríaserdegranutilidadel instaurar larevisiónpre-carreradeloscaballosenlascompeticiones,sobretododelosdemayoredad.En cualquier caso, el problema de las CMIs en las competiciones ecuestres resulta muy largo ycomplicadodeinvestigar.Requieremuchaymásprofundainvestigaciónenelfuturoparapoderllegaraconclusionesdefinitivasmuchomásconsistentesyprácticas,siendoesteestudiolaprimerapiedradeunlargocaminoporrecorrerenEspaña.

XVI

XVII

SUMMARYCatastrophic injuries in racehorses constitute a considerable concern for thewhole turf community,includingprofessionalsandobservers.Thesafetyofhorsesand jockeys is, therefore,oneof themainpriorities for both Organizing Societies and Equestrian Authorities. Important issues resulting fromcatastrophic accidents include the economic impact in the turf industry as well as the publicsknowledgeandperception,especiallywhentheseaccidentsoccurduringtheraces.Themotivationunderlying thebodyofworkdescribed in this thesiswas todescribe inhindsight themaincharacteristicsofThoroughbredracing inSpain from2011 to2014, toanalyze the incidenceofcatastrophicmusculoskeletalinjuriesandtoidentifytheriskfactorsresultinginclinicalevents.Catastrophicinjures(CMIs)weredefinedasmusculoskeletalinjuries(bones,muscles,tendonsand/orligaments)thatoccurredduring,orafter,araceandinwhichtheinterventionoftheOfficialVeterinaryServicewasnecessaryandeuthanasiawasperformedbecauseofpoorprognosis.Casessuchassuddendeathresultingfrompulmonaryhemorrhageorexerciseinducedcardiovascularfailurewereexcluded.InordertostudytheincidenceofCMIs,thecategoricalvariablesexaminedinthisstudydescribedtheThoroughbredracinginSpain,horsesandracetrack,aimedatidentifyingriskfactorsthatcouldaffectthe equine population. Similar studies have been carried out in other countries such as the UnitedKingdom,theUnitedStates, Japan,orAustralia,buttothebestofourknowledge,this isthefirsttimethatacomprehensivestudyofthiskindisperformedinSpain.Theidentificationofriskfactorsisnotastraightforwardtask.CMIsarenotcommonandtheiretiologyismultifactorial. Inmost cases , a numberof complex factors interact to give rise to such events.Animprovedunderstandingofthesecausesmayeventuallyhelpminimizetheriskofcatastrophicinjuriesandimprovebothracehorsewelfareandjockeysafety.ThesampleofcompetitionsstudiedwithinthisthesisconsistedinThoroughbredracingeventstakingplaceinSpanishracecoursescontrolledbytheSociedaddeFomentodeCríaCaballardeEspaña,namely,La Zarzuela (Madrid), Dos Hermanas (Sevilla),Mijas (Málaga), Pineda (Sevilla), Lasarte (Guipúzcua),Vila-Seca (Tarragona) and Sanlúcar de Barrameda (Cádiz). This study made use of systematicallycollecteddataextractedfrom16960startsoccurringwithinthegivenstudyperiod.DatafromJanuary2010toDecember2014,bothinclusive,wereobtainedfromtheSociedaddeFomentodeCríaCaballardeEspañaandvalidatedwithdifferentnationalmediaorganisms.Thestructureofthisstudyconsistsoftwomainparts:(1)adescriptivecompilationofthemostrelevantdatafromeachraceandracetrack;and(2)thestatisticalanalysisofthewholedataset.First, this work focuses on describing the horse population, which was divided in different specificaccordingtothecharacteristicsofthedifferentvariables.Thetermstartrepresentsahorsestartingtherace. Ifacasehorse finishedwithout incidences, itwillbereferred toasacontrolstart.On theotherhand,acasestartisdefinedtohighlightacasehorsethatsufferedaCMIandrequiredeuthanasia.The variables that described the starts were categorical and numerical in nature, comprising thefollowingdata:nameof theaward,racecourse, typeofsurface,surfacecondition,season, flator jumpraces, date and timeof the race, running sequence, race length, number of corners in the track, race

XVIII

time,speed,conditionsoftherace,awardandincidencesintherace.Horse-relatedvariablesrecordedwere:name, age, gender, ageof first start, starts in the last year, total earnings,weight carried, daysafter the last start, nameof the trainer, nameof the jockey, typeof jockeyhandicap (professional oramateur).Thefirstpartofthestudydescribedthesevariables.ThesecondphaseoftheworkanalyzedandoutlinedtheincidenceoftheCMIinthegeneralpopulationandalsointhespecialgroupsofpopulations.Italsoincludesastatisticalanalysisoftheresultsfromthedescriptivestudyofallthepopulationgroups.IntheunivariateanalysiseitheraChi-squaredtestortheFisher’sexacttestwereusedforcategoricaldata.AWilcoxontestwasemployedforthenumericvariables.ToperformthemultivariateanalysisaDecisionTreeorInfluenceDiagramwasused.Thesestatisticsanalysismethodswereappliedtooneofthe aforementioned special populations, a Control Random Group, which was randomly selected. Inaddition tousing the totalRandomControlpopulation, itwasnecessary toapply the statistics to thesameRandomControl population, distinguishing the starts from jump races. These starts from jumpraceswereidentifiedasapossiblesourceofartifacts,sincetheyarenotrepresentativeofthegeneralpopulation(only26startsoutofa16.960total).The overall incidence found for CMIs in Thoroughbred racing in Spainwas of 0.735 cases per 1000starts.Thisfindingwaslowerthanthosefoundinothercountries.Actually, inflatracestheincidencewasevenlower:0.55casesper1000starts.However,theincidencewasfoundtoberelativelyhighinjump races: 125 cases per 1000 starts. This value ismuch higher than the averagewhen examininginternationalresults.Theresultsof theunivariateanalysis fromtheRandomControlgroupincludingthe jumpracesstartsshowthatsignificantrisksfactorscanbefoundinthefollowingvariables:racecourse,surface,season,racelength,typeofrace(jumpsvs.not),gender,numberofcornersinthetrack,daysafterthelaststart.However, the univariate analysis results from the Radom Control Group excluding jump races wereslightlydifferent.Inthiscase,thesignificantvariablesidentifiedwere:racecourse,surface,season,typeofracerelatedtothehandicap,genderandnumberofcornersinthetrack.TheDecisionTree in themultivariableanalysis identifiedmalehorses,aged3and4yearsoldwithafirst start at 2 years old, as particularly high-risk individuals. It was also found that females andneuteredhorsesaged3and4yearsoldthatracedinthewinterseasonconstituteaslightlylower,butstillhighriskclass.After the aforementioned in-depth study and quantitative analysis of the Thoroughbred racingcharacteristicsinSpain,thefollowingconclusionswerefound.Firstly,theincidenceandprevalenceofcatastrophicaccidentsinthoroughbredracinginSpain,totalaswellasflatracesincidence,waslowerthanthosereportedinternationally.Havingsaidthis,theCMIincidenceinjumpraceswasremarkablyhigh.Second,theriskfactorsidentifiedinthecurrentstudyweresimilartofindingsofpreviousstudies.However,duetothenatureofthesampleandtheanalysis,cautionshouldbeusedwhencomparingtosuchreports.Regarding future work, further measures are recommended. First, it would be highly desirable tocompileapublicofficialveterinarydatabase toregistercomprehensive informationonanimalhealth.Also, it is necessary to improve themaintenance of surfaces in racecourses. Then, a better design of

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jump races is a must in order to decrease the incidence of CMIs in these races. Last, it would bedesirable to establish a series of routine veterinary exams before the race start, especially for olderhorses.In summary, the issue of the incidence of CMIs in racehorses in Spain is a complex one, that needsdedicationandfurtherwork. WhilethisstudyisthefirstofakindinSpain,furtherinvestigationintoCMIisamustifconclusiveanswersaimedatidentifyingotherriskfactorsaretobereached.

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LISTA DE

ABREVIATURAS

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LISTADEABREVIATURASARG:ArgentinaAUS:AustraliaCA:NúmerodeCarrerasAnterioresenelAñoCAN:CanadáCC:CarrerasCorridasCHI:ChileCMI:LesiónMúsculo-EsqueléticaCatastróficaCVS:NúmerodeCurvasenelRecorridoD:DistanciaydistanciaporGruposDIAS:NúmerodeDíasdesdesuUltimaCarreraED:EdadenelDebutES:EdadenelMomentodelStartESP:EspañaEST:EstacióndelAñoFR:FranciaG:GananciasEconómicasTotalesGB:GranBretañaGER:AlemaniaGM:GananciasMediasporCarreraHIP:HipódromoI:IncidenciaIRE:IrlandaITY:ItaliaJ:CategoríadelJineteL:LesiónL/V:TipoencuantoaObstáculosM:Mañana

MTN:FranjaHorariaN:NocheNAC:NacionalidaddelcaballoNY:NuevaYorkO:OrdendeCarreraP:NúmerodeParticipantesPE:PerúPOR:PortugalPR:PremioPS:PesoPortadoPSI:PuraSangreInglésQH:CuartodeMillaS:SexoSAF:SudáfricaSF:SuperficieSFCCE:SociedaddeFomentodelaCríaCaballardeEspañaSU:SueloSVO:ServicioVeterinarioOficialSWE:SueciaT:TardeTP: Tipo de Carrera por Condiciones delProgramaURU:UruguayUSA:EstadosUnidosVM:VelocidadMediadesarrollada

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LISTA DE TABLAS

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LISTADETABLAS:Introducción:Tabla1.IncidenciadeCMIenelmundoResultados:Tabla2:Grupo2011-2014.DistribucióndestartsporañosTabla3:Grupo2011-2014.DistribucióndestartsporhipódromoTabla4:Grupo2011-2014.DistribucióndestartsporsuperficieTabla5.Grupo2011-2014:DistribucióndestartsporestadodelsueloTabla6:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporfranjahoraria.Tabla7:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporestacióndelaño.Tabla8:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporgruposdedistancias(m).Tabla9:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsportipodecarrerareferentealosobstáculosenpista.Tabla10:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporordendecarrera.Tabla11:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.Tabla12:Grupo2011.Distribucióndestartsporhipódromos.Tabla13:Grupo2011.Distribucióndestartsporsuperficie.Tabla14:Grupo2011.DistribucióndestartsporestadodelsueloTabla15:Grupo2011.DistribucióndestartsporfranjahorariaTabla16:Grupo2011.Distribucióndestartsporestacióndelaño.Tabla17:Grupo2011.Distribucióndestartsporgruposdedistancias.Tabla18:Grupo2011.Distribucióndestartsporlesión.Tabla19:Grupo2011.Distribucióndestartsporordendecarrera.Tabla20:Grupo2011.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.Tabla21:Grupo2011.Distribucióndestartspornacionalidad.Tabla22:Grupo2011.Distribucióndestartsporsexo.Tabla23:Grupo2011.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.Tabla24:Grupo2011.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.Tabla25:DatosdescriptivosdetodoslosstartsdelgrupoCMI.Tabla26:GrupoCMI.DistribucióndestartsporlesiónTabla27:GrupoCMI.Distribucióndestartsporaños.Tabla28:GrupoCMI.Distribucióndestartsporhipódromos.Tabla29:GrupoCMI.Distribucióndestartsporsuperficie.Tabla30:GrupoCMI.Distribucióndestartsporestadodelsuelo.Tabla31:GrupoCMI.Distribucióndestartsporfranjahoraria.Tabla32:GrupoCMI.Distribucióndestartsporestacióndelaño.Tabla33:GrupoCMI.Distribucióndestartsporgruposdedistancias.Tabla34:GrupoCMI.Distribucióndestartsportipodecarrerareferentealosobstáculosenpista.Tabla35:GrupoCMI.Distribucióndestartsporordendecarrera.Tabla36:GrupoCMI.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.Tabla37:GrupoCMI.Distribucióndestartspornacionalidad.Tabla38:GrupoCMI.Distribucióndestartsporsexo.Tabla39:GrupoCMI.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.

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Tabla40:GrupoCMI.Distribucióndestartsporlesión.Tabla41:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporaños.Tabla42:GrupoA.Control.DistribucióndestartsporhipódromosTabla43:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporsuperficie.Tabla44:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporestadodelsuelo.Tabla45:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporfranjahoraria.Tabla46:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporestacióndelaño.Tabla47:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporgruposdedistancias.Tabla48:GrupoA.Control.Distribucióndestartsportipodecarrerareferenteaobstáculosenpista.Tabla49:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporordendecarrera.Tabla50:GrupoA.Control.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.Tabla51:GrupoA.Control.Distribucióndestartspornacionalidad.Tabla52:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporsexo.Tabla53:GrupoA.ControlDistribucióndestartsporcategoríadeljinete.Tabla54:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporlesión.Tabla55:GrupoVallas.DatosdescriptivosdetodoslosstartsdevallasTabla56:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporhipódromo.Tabla57:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporsuperficie.Tabla58:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporestadodelsuelo.Tabla59:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporfranjahoraria.Tabla60:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporestacióndelaño.Tabla61:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporgruposdedistancias.Tabla62:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsportipoporobstáculosenpista.Tabla63:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporordendecarrera.Tabla64:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsportipodecarreraporcondiciones.Tabla65:GrupoVallas.Distribucióndelosstartspornacionalidad.Tabla66:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporsexo.Tabla67:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporcategoríadeljinete.Tabla68:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporlesión.Tabla69:Mediasdelasvariablesnuméricasdelgrupo2011-2014.Tabla70:Mediasdelasvariablesnuméricasdetodoslosgruposdepoblación.Tabla71:IncidenciasdeCMIporaños,hipódromosytipodecarreraporobstáculos.Tabla72:IncidenciasdeCMIporgruposdepoblacionesespeciales.Tabla73:Resultadosdesignificacióndevariablescategóricasincluyendostartsdevallas.Tabla74:Resultadosdesignificacióndevariablesnuméricasincluyendostartsdevallas.Tabla75:Resultadosdesignificacióndevariablescategóricasexcluyendostartsdevallas.Tabla76:Resultadosdesignificacióndevariablesnuméricasexcluyendostartsdevallas.Tabla77:Resultadosdelárboldedecisión.IntervalodeconfianzacurvaCOR.Tabla78:Resultadosdelárboldedecisión.ParesSensibilidad/Especificidad.

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LISTA DE FIGURAS

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LISTADEFIGURAS:Resultados:AnexoI: Gráfico1.DistribucióndeCMIenlosaños2011-2014.Gráfico2.Distribucióndelesiónporgruposdepoblación.Gráfico3.Distribucióndehipódromosporgruposdepoblación.Gráfico4.Distribucióndesuperficiesporgruposdepoblación.Gráfico5.Distribucióndelestadodelsueloporgruposdepoblación.Gráfico6.Distribucióndefranjahorariaporgruposdepoblación.Gráfico7.Distribucióndeestacióndelañoporgruposdepoblación.Gráfico8.Distribucióndegruposdedistanciasporgruposdepoblación.Gráfico9.Distribucióndetipodecarreraporobstáculosenpistaporgruposdepoblación.Gráfico10.Distribucióndelordendecarreraporgruposdepoblación.Gráfico11.Distribucióndeltipodecarreraporcondicionesporgruposdepoblación.Gráfico12.Distribucióndenacionalidadporgruposdepoblación.Gráfico13.Distribucióndelsexoporgruposdepoblación.Gráfico14.Distribucióndelacategoríadeljineteporgruposdepoblación.Gráfico15.Distribucióndelamediadeparticipantesporgruposdepoblación.Gráfico16.Distribucióndelamediadelpremioporgruposdepoblación.Gráfico17.Distribucióndelamediadecurvasporgruposdepoblación.Gráfico18.Distribucióndelavelocidadmediaenm/sporgruposdepoblación.Gráfico19.Distribucióndelamediadecarrerastotalesporgruposdepoblación.Gráfico20.Distribucióndelasmediasdegananciaseconómicasen€porgruposdepoblación.Gráfico21.Distribucióndeedadesmediasenañosporgruposdepoblación.Gráfico22.Distribucióndepesomedioportadoenkgporgruposdepoblación.Gráfico23.Distribucióndemediadecarrerasenelúltimoañoporgruposdepoblación.Gráfico24.Distribucióndemediadedíasdesdeúltimacarreraporgruposdepoblación.Gráfico25.Esquemadelárboldedecisión.Resultados:Gráfico26.CurvaCOR.

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1. INTRODUCCIÓN

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1. INTRODUCCIÓNLas lesiones graves sufridas por los caballos de competición son una fuente constante de granpreocupación para todos los integrantes del sector de los deportes ecuestres, tanto para losprofesionales como para los aficionados y espectadores. En elmundo de las carreras de caballos develocidad,denominadohabitualmentecomoturf,laseguridadtantodelosanimalescomodelosjinetesquelosconducenesunaprioridaddemáximonivelparalasAutoridadesHípicas.Además,otropuntomuyimportanteatenerencuentaeslapercepcióneimagenpúblicadelascarrerasdecaballos,sobretodoen los casosenque las lesionesocurrenduranteel transcursode las competicionesy/oanteelpúblico. Tampoco se debe olvidar nombrar otro problema principal, que es el propio impactoeconómicoquetienenestaspatologíasenlaindustriadelturf.

1.1 BrevedescripciónhistóricadelascarrerasdecaballosenEspaña.En España no hay una tradición turfística tan importante como en países de su entorno (Francia,Irlanda o Reino Unido), pero sí que hay una trayectoria histórica que merece ser comentada. Lasprimerascarrerasdecaballosdevelocidadcomotalesdelasquehayconstanciasedisputaronenelaño1835enlaAlamedadeOsuna(Madrid).TambiénsevinierondisputandoenotroslugaresdelacapitalespañolacomolaCasadeCampo,lariberadelríoManzanaresy,desdeelaño1878,enelHipódromodeLaCastellana.Despuésde laSegundaRepúblicay laGuerraCivilEspañola,se terminódeconstruirelHipódromodeLaZarzuelaenelaño1941,parasustituiraldelaCastellana,yhastalaactualidadsehanvenidocelebrandocarrerasenéserecinto1deformamásomenoscontinuada.Enotroslugaresdelpaístambiénsecelebrancarrerasdesdehacemásde150años,siendoAndalucíalacomunidadautónomaconmayornúmerodehipódromosenactivoenlosúltimosañosenEspaña.UnodelosmeetingstradicionalesdecarrerasdecaballosmásantiguosenEspañaeselcasodelasplayasdeSanlúcardeBarrameda,enCádiz.Enestelugargaditanosecelebraroncarrerasporprimeravezenelaño1845,ydeahíenadelantehastalaactualidad.1EnSevilla,labibliografíadescribecarrerasdesdeelaño 1860 en laDehesa de Tablada, hipódromoque ya no existe; sin embargo, desde el año 1941 seviene disputando carreras en la pista del Real Club Hípico Pineda; y desde el año 2002 en el GranHipódromodeAndalucía“JavierPiñarHafner”,en la localidadhispalensedeDosHermanas.EnMijas,Málaga, se construyóunhipódromoque abrió sus puertas en el año1999, funcionandohasta el año2012.1EnGuipúzcoa,eneltérminomunicipaldeLasarte-Oria,fueconstruidounhipódromoporordendelReyAlfonsoXIII,ysedisputancarrerasdesdeelaño1916.1Coneltiempo,estehipódromosehaconvertidoenelsegundomásrelevanteenEspaña,despuésdeLaZarzuela,pornúmerodejornadasycategoríadelospremiosdisputados.EnOrense,elHipódromodeAntela(GinzodeLimia)abriósuspuertasenelaño2005,ofreciendocarrerashastaelaño2014.Además,hayotroslugaresdetradiciónturfísticaenEspañacomosonCataluña(Vila-SecayLaCeniaenTarragona)ylasplayasdeSantander,porcitarejemploslasdeNoja,Suances,Somo,LaredoyLoredo.También ha habido otros hipódromos que a día de hoy ya no existen, en lugares como Barcelona,Aranjuez, Valencia, Málaga, Córdoba y Gran Canaria; y se han organizado jornadas puntuales de

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carreras en otras localidades como Badajoz, Manacor y Son Pardo (Islas Baleares), Ribadesella(Asturias),ElEspinar(Segovia),NavalperaldePinares(Ávila),MedinaSidonia(Cádiz)yOviedo.1En todo el mundo, los programas de carreras se publican antes de cada temporada, y detallan lascarreras que se van a disputar en ellas. Especifican características de las mismas como el premioeconómico,ladistanciasobrelaquesecompite,lascondicionesdeloscaballosquepuedenparticiparen cada prueba, etc. Son previamente realizados por los propios hipódromos en función de sustemporadas de carreras tradicionales y aprobados por las Autoridades Hípicas competentes. Estosprogramas se publican con la anterioridad suficiente demaneraque los entrenadores y propietariospuedandiseñarelcalendarioanualdecompeticióncompletoparasuspupilosequinosdeacuerdoalasnecesidades y aptitudes individuales de cada caballo.1 En los programas oficiales de carreras seencuentran dos modalidades respecto a la existencia o no de obstáculos en el recorrido. Carrerasdisputadas sobre superficie lisa, en las que la prueba completa transcurre sobre una superficie; ycarreras de saltos, en las que en determinados tramos del recorrido, de manera previamenteespecificada,secolocanunosobstáculosdesetoartificialconmaderaensubasedetamañosvariablessobre las que los caballos estaban obligados a pasar por encima saltando mientras van al galopedisputandolacarrera.Elnúmerodeobstáculosdecadapruebaesfijadoporelpropiohipódromo,ylosanimalesqueno los sorteansondescalificadosde laprueba.Sonpruebasde largadistancia (mínimo2.800metros)ypresentanvariasmodalidades,siendounadelasmásexigenteselSteeple-chase.Enestetipodecarreradesaltoslascondicionessonmásdurastodavía,corriéndosesobredistanciasde4.000metrosomayoresyconvallasdemayoraltura.1HistóricamenteydesdequeexistenlascarrerasdecaballosenEspaña,siemprehahabidopruebasdecarreras de saltos en varios de los hipódromos anteriormente citados. Sin embargo, en España sedejaron de disputar en el año 1994; fue en el hipódromo de Lasarte donde se corrieron las últimascarreras de vallas. Con la reapertura del Hipódromo de La Zarzuela en el año 2004, un sectorimportante de la afición demandaba la vuelta de este tipo de carreras, por lo que se volvieron aprogramarenéstehipódromoporuncortoperiododetiempo.Estudiosprevios anivel internacional handemostradoque las tasasde lesiones fatalespor salidas apistasonmuchomayoresencarrerasdevallasqueenlasdeliso.2-5ElestudioparticulardelosstartsenvallasenEspañateníaunespecialinterés,alsospecharqueenestetipodecarreraslaincidenciadeCMIpodíaresultarmuchomayordeladescritafueradelpaís.

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1.2 Lesionescatastróficasysituaciónanivelinternacional.Desdeelpuntodevistaveterinario,loscasosmásgravessonlosquefinalizanconlesionesirreversiblesy/o con el fallecimiento de los propios animales. La mayoría de muertes de caballos ocurridas enhipódromos son debidas a lesionesmúsculo-esqueléticas (el 70-80% de las muertes).4,5 Una lesiónmúsculo-esqueléticacatastrófica,enadelanteCMI(porsussiglaseninglésCatastrophicMusculoskeletalInjury), se define comouna lesión que afecta a huesos,músculos, ligamentos o tendones de caráctermuygraveydepronósticomuymalo,queseproducetantodurante lacarreracomoinmediatamentedespués de lamisma y que termina requiriendo eutanasia humanitaria. La decisión de eutanasia setomaenbaseavariaspremisas, comoson lasposibilidadesde tratamientoquirúrgicoy/omédico,elpronóstico de recuperación y vuelta a la competición, el valor reproductor del animal y el valoreconómicoy/oemocionalparaelpropietario.6La incidencia (I) de lesiones músculo-esqueléticas catastróficas está descrita en varios países delmundoenrangosvariables,dependiendodelospropiospaíses,delasmodalidadesdecompetición(lisou obstáculos) y de las características propias de los caballos, hipódromos y carreras. A nivelinternacional,principalmenteenpaísescomoGranBretaña,2EstadosUnidos,7-11Australia,12,13Canadá,14Sudáfrica15 y Japón,16,17 haymuchos trabajosque analizanydescriben la incidenciadeCMIymuertesúbita en carreras y las posibles variables que actúan como factores de riesgo por todo elmundo.2,3,4,7,8,11,12,15,18-22,24Al realizar esta clase de trabajos se deben considerar cuidadosamente los criterios de inclusión yexclusiónde casos y además tener en cuenta la existenciadediferencias en cuanto a las carrerasdecaballos,quesonmuymarcadasentrelosdiferentespaíses(porejemplodirecciónafavoroencontrade agujas del reloj, múltiples diseños de hipódromos o diferentes superficies), lo que hace que lascomparacionesdirectasseanprácticamenteimposibles.6,16 Enlaactualidad,estainvestigaciónaúnnoseharealizadoenEspaña.Además,enestepaísnoexisteningúntipodebasededatosquerecojalasincidenciasyseguimientodelesionesocurridasencarreras,comosíexisteenotroslugaresdelmundocomoporejemploenNuevaYork(NY)(EstadosUnidos,USA)15,25oVictoria(Australia,AUS).15EnelReinoUnido(GB)sehanpublicadovariostrabajosalolargodelosaños.En1995sepublicaronvariostrabajosparacaballosPuraSangreInglés(PSI)enlosquesedescribieronincidenciasdeCMIencarrerasdelisode0,8-0,9casos/1000salidasapistaostarts2,23eincidenciasdeCMIde4,9casos/1000starts para vallas y para Steeple-chase 5,6 casos/1000 starts 2,23. Otro trabajo realizado en GB másreciente,publicadoen2006,describióunaincidenciadeCMIencarrerasdeobstáculos(Steeple-chaseyvallas)de1,5y1,7casos/1000starts respectivamente.4Otrosdosgrandesestudios realizadospor laUniversidaddeLiverpoolentre1998y2003investigaronfactoresderiesgoparafracturasfatalesdelmiembrodistaldurante la carrera.Eneste trabajodescribieronque las carrerasde lisoeran lasmásseguras (incidencia de 0,4 casos/1000 starts) y que las carreras de liso enmodalidadNationalHuntfueronlasdemayorriesgo(2,2casos/1000starts).26Todosestostrabajosdemostraronqueelriesgoencarrerasdesaltoseramuchomayorqueenlasdeliso.15EnAméricadelNortetambiénsehanencontradomúltiplespublicacionesalrespecto.LadescritaporlaNYRAen2004(NewYorkRacingAssociation,quecuentaconunabaseveterinariadedatosdesarrolladaen 1993) va desde 0,99 hasta 1,85 casos/1000 starts 25, y concuerda con la descrita para todaNorteaméricade1,1a1,8casos/1000starts.27OtrotrabajorealizadosobreloshipódromosdelMedio-Oesteamericanodescribenuna incidenciadeCMIparacaballosPSIyQH(razasPuraSangre Inglésy

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Cuarto deMilla) de 1,46 casos/1000 starts.21 En Florida, en un estudio llevado a cabo con los datosrecogidosenlosaños1995a1998,sedescribióunaincidenciadeCMIde1,2casos/1000starts,siendomuchomayor ladecarrerasenpistadehierba(2,3casos/1000starts)queenpistade fibrasintética(0,9casos/1000starts).18OtrosresultadosdediversostrabajosdeAméricadelNortearrojarondatosparecidos.Paracarrerasdeliso,enuntrabajodescriptivodelascarrerasenelestadodeCaliforniasepublicó una incidencia de CMI de 1,7 casos/1000 starts.6 En Ontario, Canadá, se describió unaincidencia de 1,05 casos/1000 starts.14 En Kentucky se describió una incidencia de CMI de 1,4casos/1000 starts.24 Para carreras de obstáculos enVirginia, el riesgo de CMI fue de 3,4 casos/1000starts.28En Australia también existen varios estudios publicados. Uno describe las carreras de Melbournedistribuidasencuatrohipódromosmetropolitanos,yreportaincidenciasparacarrerasdeliso,vallasySteplee-chase respectivamente de 0,06, 0,63 y 1,43 casos/1.000 starts.3 Son valores similares a losdescritos en GB pero menores que los de USA en carreras de liso. Sin embargo, los valores defallecimientos en carreras de obstáculos son mayores que los de GB.3 En el caso particular de otraciudad de Australia, Victoria, que también posee su propia base de datos veterinaria desde 2002(Racing Victoria Ltd) se registró una incidencia de 0,44 casos/1000 starts en carreras de liso y 8,3casos/1000startsencarrerasdesaltos.15ElriesgoencarrerasdelisoeramenorqueenNorteAmérica(1,4-1,7casos/1000starts7yGB(0.8-0-9casos/1000starts2),peroelriesgodeCMIenlascarrerasdesaltos eramuchomayor, 8,3 casos/1000 starts, por 3,9 casos/1000 starts en Norte América28 y 5,3casos/1000startsenGB.23

PAÍS REFERENCIABIBLIOGRÁFICA

ICMITOTAL ICMILISO ICMIVALLAS

ICMISTEEPLECHASE

GB McKee1995 0,8-0,9/1000 GB JLNetal 4,9/1000 5,6/1000GB Henley2006 1,5/1000 1,7/1000GB Clegg2011 0,4/1000 2,2/1000*

NuevaYork(USA) W.T.Hill2003 0,89-1,85/1000

USA Mundy1997b 1,1-1,8/1000 USA(MedioOeste) Beisser2011 1,46/1000**

Florida(USA) Hernandez2001 1,2/1000 California(USA) Estberg1998 1,7/1000 Ontario(CAN) Cruz2007 1,05/1000

Kentucky(USA) P.J.G.1996) 1,4/1000 Virginia(USA) Stephen2003 3,4/1000

Melbourne(AUS) Bailey1998 0,06/1000 0,63/1000 1,43/1000Victoria(AUS) BODEN2006 0,44/1000 8,3/1000

Tabla1.Incidencia(I)deCMIenelmundo*ModalidadNationalHunt**CaballosPSIyQH

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1.3 Eleccióndevariablescomoposiblesfactoresderiesgo.Laidentificacióndelosfactoresderiesgonoessencilla.LasCMIssonhechosbastanteinfrecuentes,ysonmultifactoriales;16nosuelehaberunarelaciónsimplecausa-efectoentrelalesiónyunsolofactorcausal.Laevaluaciónsimultáneade factoresmúltiplesqueademás interaccionanentreellosrequiereestudios largosysofisticados,particularmentecuandola incidenciadelaslesionesesmuybaja,comosucedeenel casode lasCMIs.15,29Todoestodificultamuchoeldiseñode losestudios.15Describir lascaracterísticas de la población de caballos afectados por CMI es relativamente sencillo, pero no sepuede extrapolar conclusiones a la población general. Se puede obtener más información haciendoestudios de casos y controles; en éstos, se asigna un número de controles seleccionados entre lapoblaciónobjetodelestudioacadacasodelesiónyasípuedencompararselosgruposentresí.15Los factores de mayor interés para los estudios deberían ser los que se puedan monitorizar paraidentificar caballos conalto riesgodeCMIy losque sepuedanmanejarparaprevenir lesiones.29 Lastécnicas multivariable posibilitan la investigación de factores de riesgo individuales mientras secontrolan otros factores; el uso de estas técnicas ha conseguido un abordajemuchomás sofisticadopara el estudio de la interacción tan compleja que se produce entre tantas variables que puedencontribuir a las fatalidades en carreras.3,8,30 Por ejemplo, un trabajo fue llevadoa caboen elGBparainvestigarfactoresderiesgo;entresusresultadosse describiócómola incidenciadeCMIaumentabaconelestadode firmezade lasuperficiede lapistadecarreras, laedadde loscaballosy ladistanciasobrelaquecompetían,yquedescendíaconlaintensidaddecarrerasrealizadaspreviamente.4Todasestas variables interaccionaban entre sí y sacar conclusiones de forma aislada univariable podíaconduciraerrores.Encuantoalaeleccióndelasvariablesaestudiarenlabúsquedadeposiblesfactoresderiesgo,sehandescritomuchasenestosestudiospublicadosenelReinoUnido,Japón,EstadosUnidosyAustralia;sehandescritonumerosasvariablesquepuedenasociarseconunaumentodelriesgodesufriraccidentesfatales, incluso en ocasiones presentando resultados conflictivos y complicados dediscutir.2,3,6,7,8,10,12,21,25,30,31,32,33 Las variables objeto de investigación en los estudios publicados eranrelativasaloscaballos,carrerasehipódromos.En general, los factores de riesgo potenciales incluían edad, sexo, tipo de herraduras, hipódromo,superficie de la pista, estado de la pista, estación e intensidad de las carreras.3,8,30 Otros, además deestos, también usaron número de carrera, entrenador, distancia, tipo de carrera de acuerdo a sucategoría, precio de venta de los caballos (en caso de carreras de reclamar), localización, tipo ydisposición de las lesiones entre otros.25 Otros autores además incluyeron el peso portado por elcaballo, número de días desde la última carrera, número total de carreras disputadas, número decarrerasduranteelúltimoaño,lugarenloscajonesdesalidaynúmerodeparticipantesenlacarrera.18Enotrotrabajopublicadoen2012,paracadastartseutilizaron25variables;4relativasaloscaballos(edad,tipodecaballo,usodeequipoparaojosylengua),7variablesreferidasalahistoriaprevia(startstotales,startsenlosúltimos30días,startsenlosúltimos60días,startsenlosúltimos60días,startsenlosúltimos90días,startsenlosúltimos180días,startsenlosúltimos365díasygananciaseconómicastotales), 2 variables referidas al jinete y al tipo de carrera (peso portado y tipo de hándicap), 10variables referidasa la carrera (distancia, cambioen ladistancia corrida, clasede carrera, tiempodecarrera,tipodecarrera,númerodecorredores,secuenciadecarrera,estación,reclamar/noyvalordelacarrera)y2variablesreferidasalapista(superficieyestado).34

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Lavariablehipódromohasidomuyestudiadapordiferentesautores.3,25,30Cadahipódromopresentauntrazado y condiciones diferentes, principalmente por su diseño, tipo de suelo, mantenimiento de lasuperficie, poblaciónde caballosy condiciones climatológicasy ambientales.Un trabajo sobre cuatrohipódromosenNuevaYorkdescribióunmenorriesgosignificativodesufrirCMIenunodeellosfrentealosotrostres.25Sinembargo,lasasociacionesentreincidenciadeCMIehipódromosengeneralnosonconsistentes porque no se puede inferir de manera general que la incidencia solo es debida alhipódromo29, ya que la incidencia de CMI depende también de otros factores asociados a loshipódromos (características especiales de la población de caballos que compiten en ellos, porejemplo).25La variable superficie se refiere a la composición de la base de la pista sobre la que se disputan lascarreras,siendogeneralmentedehierba,arena, fibrageotextilomaterialsintético.Lascaracterísticasdelasuperficiedecarrerasafectanalacargadepesoenlosmiembrosdeloscaballos,porellotienenelpotencialdeafectarelriesgodeCMI.27,29Lahierbahasidosiempreconsideradacomolasuperficiemássegura,aunqueeseresultadonoseobservóenuntrabajorealizadoenCalifornia,enelqueduranteseisañosnoseapreciódiferenciasignificativaentre lahierba, fibraysuperficiessintéticas.35Otroestudiode casosy controlesenNuevaYork síquedeterminó lapistadehierba comodemenor incidencia.30Otros trabajos también han descrito resultados al respecto de la diferencia entre incidencias pordiferentes superficies.8,27,36 De todas formas, la información entre países exclusivamente acerca depistas de hierba es extremadamente variable, obteniendo una incidencia de 0,3 casos /1000 starts,muchomásbajaqueenNorteamérica.13

Lavariableestadodelsuelohacereferenciaalgradodedurezade lacapasuperficialde laspistasdecarrerasytambiénesobjetodeestudiopornumerososautores.18,30,34Elestadodelapistasemideconunútilmecánicoestándar,elpenetrómetro,yseobtieneuncoeficientenuméricodelqueseinformaalpúblico. Sin embargo, los términos y coeficientes que se suelen utilizar para describir el estado delfirmevaríanendiferentespuntosdelapropiapistayparalosdiferenteshipódromosynosontérminostotalmente objetivos.30 Hay evidencias de que la mayoría de lesiones catastróficas en superficies defibra se producen en suelos firmes o rápidos, aunque en varios trabajos no se ha podido asociar deforma significativa el riesgo de CMI con el estado del suelo.27,37 Un estudio de casos y controles enNueva York describió que las superficies rápidas conllevaban un riesgomayor, y las blandas omuyblandas,menor.29Otrosautorestambiénsugierenquelamayoríadelesionescatastróficasseproducenenhipódromosrápidos30,aunqueprobablementeexistenotrosfactoresdiferentesqueinfluyenenello.Cuandosedanpistasblandasyembarradasnormalmentehayunmayornúmerodecaballosretiradosylos camposdeparticipantes sonmenores; además, los caballosquenogalopana gusto enel terrenoblandomuchasvecesnosevenobligadosalmáximoporsusjinetes,loscualeslesdejanirhastalametasinexplotartodassusposibilidades.9,30,38

LaestacióndelañoenquesedisputaronlosstartstambiénhasidomencionadacomoposiblefactorderiesgodesufrirCMI.18,30,34Ladistribucióndelcalendarioanuales totalmenteestacionalydependedelastemporadasprogramadasdecadahipódromo.1

Lavariabledistanciadeunacarreraindicaladistanciatotalenmetrosrecorridaenlacarreraporloscaballos participantes desde los cajones de salida hasta la meta1, viniendo especificada en lascondiciones de los programas generales. Muchos autores han discutido sobre esta variable conresultadoscontrovertidos;unoshanencontradolasdistanciascortascomofactorderiesgo,perootroshanpublicadolasdistanciaslargascomofactorsignificativoderiesgodeCMI.3,18,25,34

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Encuantoaltipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista,yasehahabladoenpárrafosanterioresdeello.Lamodalidadde carrerasde saltoesun claro factorde riesgode sufrirCMIanivelmundial,variandolaincidenciaentrehipódromos,ciudadesypaíses.2-5El orden de las carreras se ha investigado en algunos estudios, pero no en otros. En Kentucky, loscaballosparticipantesen lasprimerascincocarrerasestabanenunriesgode2a5vecesmayorparalesión o fallo del aparato suspensor del menudillo respectivamente; pero estos resultados no seencontraron en otro estudio en Kentucky. Los caballos que corrieron después de la tercera carreratendían a disminuir el riesgo. El orden de la carrera no parece ser un factor causal de riesgo y suasociaciónconposibleslesionesprobablementesearelacionadoconotrosfactorescomoladistanciadelacarreraolacalidaddeloscaballos.29

Lascarreras,deacuerdoasucategoría,condicionesyaladotacióneconómicadelpremioalganador,sedistribuyenendiferentesgrupos.1Porunladoexistenlascarrerasdepesofijoocondición,enlasqueelpeso está determinado y establecido previamente en las condiciones generales del programa decarrerasyconocidoantesdelapublicacióndelosparticipantes.EnestetipotambiénsepuedenincluirlasdeVentaoReclamar,dondeloscaballosparticipantessalenalaventaensubastapúblicadespuésdela carrera y pueden ser adquiridos por quien así lo desee. Por otro lado, existen las carreras de“Handicap”, en las que el objetivo es que todos los caballos participantes en ellas tengan la mismaprobabilidad de ganar. Por ello, los animales de mayor calidad portarán más peso y los de menorcalidad,menos.Deestamanera,lospeorescaballoscorrenconunaciertaventajaylasprobabilidadesdeganardetodosloscaballosparticipantesseequilibraneigualan.Losencargadosdeasignarelpesoacadacaballosonloshandicappersoficiales,quedesignanunpesodeterminadoacadaunodespuésdeconocer los animalesmatriculados en cada premio. Ese peso variará según avanza la temporada enfunción del valor en competición del caballo, valor que se establece de acuerdo a las actuaciones enpistadelosanimalessegúnvaavanzandolatemporada.Variostrabajosestudianesteposiblefactorderiesgo.3,18,25,34EstudiosrealizadosenCanterburyDownsen1987sugirieronqueloscaballosdemayorcalidad sufrían menor número de lesiones27 y los caballos de reclamar sufrían más que los que noparticipaban en reclamares.27,39 Un estudio de casos y controles en Australia reveló que los caballoscorriendoencarrerasdecategoríaGrupoyListed (grandespremios)eran2,3vecesmáspropensosasufrirlesiónqueloscaballosencarrerasquenopertenecíanalacategoríadegrandespremios.27,40La relación entre sexo y lesión posiblemente está afectada por los diferentes roles que los machosenteros,hembrasycaballoscastradosjueganenlaindustriadeloscaballosdecarreras.Sololosmachosenteros y las hembras tienen un valor adicional como futuros reproductores, para ser sementales yyeguasdecría.Enconsecuencia,sepuedepensarquelosmachoscastradosesprobablequetenganunavidadeportivamáslarga.8EnFlorida,seencontróqueloscastradospresentabanmayorriesgodesufrirCMI que losmachos enteros y las yeguas. Sin embargo, el númeromedio de carreras (castrados 17carreras,hembras10ymachosenteros9)ylaedadmedia(4añosfrentea3años)eramayorparaloscastrados.Al igualque laedad, el sexode los caballospuede serútilpara identificar caballosenaltoriesgoyparaincluirseenanálisismultivariableydiferenciarotrosfactoresderiesgoquepuedenestarcasualmente relacionados con las lesiones.18,41 Pero también hay otros trabajos que arrojabanresultados contrarios, losmachos estaban enmayor riesgo de sufrir lesión, incluso el doble que lashembras.8,27

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En cuanto a los jinetes, hay dos categorías, los amateur y los jockeys profesionales. Un estudio decarreras de liso tipo National Hunt en GB demostró mayor incidencia de fatalidades con jinetesamateur.29El total de carreras corridas en la vida deportiva de un caballo de carreras puede tomarse tambiéncomo una medida de carga de trabajo y ser un factor de riesgo de sufrir CMI, estando su estudiodescritoporvariosautores.3,18,34Se ha estudiado el número de carreras corridas en el último año natural de competición (365 días)comomedida de la carga de trabajo que soportan los caballos.18 Otros trabajos separan las últimascarrerasdisputadasenperiodosde30días, 60días, 90días, 180díasy365días.34Estavariable fueusada para testar la hipótesis de que competir con más frecuencia al año podía predisponer a loscaballos a sufrir un riesgo mayor de rotura.27 En otro trabajo, el riesgo de starts por año tambiéncontribuyó al riesgo de lesión; según el número de starts anual incrementaba, el riesgo de roturadisminuía.42El premio al caballo ganador especifica la ganancia económica del primer clasificado en la carrera ycomo factor de riesgo ha sido estudiado en ciertos trabajos.34 Las ganancias económicas totales ymediasporcarrera tambiénhansidoestudiadas.Sehanencontradodatoscomoque loscaballosquedesarrollaban lesiones habían ganadomenosdinero antes de la lesión que los caballos control.29 Sinembargo,loscaballoscongananciasmediasmayoresde1500dólaresporcarreraeran2a3vecesmásposiblequetuvieranlesionescatastróficas.29Elmayoromenornúmerodeparticipantesenunapruebapodíasignificarunmayoromenorpeligrodesufrirunaccidenteporlasdificultadesdetráfico,sobretodoenpuntosconflictivoscomolascurvas,porlo que se estudió esta variable como otro posible factor de riesgo. Otros trabajos con anterioridadtambién la habían investigado.18,34 Un estudio en Florida describió que en ese lugar los caballosparticipantesencarrerasconcampoampliodecontrincantesestabanenmayorriesgodelesiónfatal,peroestonosucedíaenKentucky.12,27Laedaddeloscaballoshasidoestudiadaenvariostrabajos.29Variosestudiosdescriptivosdemostraronaumentodelnúmerodelesionesenciertosgruposdeedad.Engeneral,amayoredaddelcaballo,mayorriesgode lesión.27,30 La explicaciónesdifícil, pero los caballosdemás edadestánmásexpuestos a lacargadecarreras.27Engeneral, sehadescritoquecaballosde4añosdeedadomásestánenmayorriesgoparalesionesmoderadasogravesqueloscaballosjóvenes,perotambiénsehanotificadoqueelriesgodelesionesqueterminabanenmuertedesciendeconelaumentodelaedaddelcaballo.15

LaedaddeloscaballosenelmomentodeldebuthasidoestudiadacomofactorderiesgodeCMI.3Esunfactorimportanteporque,pormotivosnormalmenteeconómicos,setiendeaintentarquelosanimalesdebutencuantoantesyavecescompitendemasiadojóvenessinhaberterminadosudesarrollofísico,con los problemas que esto puede conllevar para su salud. Varios autores mencionan la carga deentrenamientonecesariaparadebutarcomofactorderiesgoparalesionesdevariostiposencaballosjóvenes.33,43,44El entrenador del caballo también fue una variable a estudiar en algunas publicaciones. Algunostrabajos describen que a algunos entrenadores se les lesionan mayor número de animales,posiblementeporeltipodeentrenamiento.29Estádescritaunamayorincidenciadecaballoslesionados

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con unos entrenadores que con otros. Sin embargo, esta información no es tan útil como lo sería elconocer los factoresdemanejoqueesosentrenadoresutilizanyquepodríanemplearseparadiseñarestrategiasdeprevencióndelesiones.27,40

Porúltimo,losdíastranscurridosdesdelaúltimacarreradisputadaporelcaballopodíanserotrofactorderiesgo.18Porejemplo,enelestudiocasocontroldeKentucky, loscaballosque llevabanmásde60días sin correr presentaban un riesgo 7,9 veces mayor de lesión grave en el tendón Flexor DigitalSuperficial.25

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2. OBJETIVOS

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2. OBJETIVOSLosobjetivosprincipalesdelestudiosontres,ydeellossederivauncuarto:1. Hacer una descripción exhaustiva de las carreras de velocidad de caballos realizadas en los

hipódromosprincipalesdeEspañaduranteunperiodode tiempodecuatroañosnaturales,de2011a2014.

2. DeterminarlaincidenciadelesionesCMIenEspañaduranteelperiododeestudio.

3. DeterminarlosfactorescausalesoderiesgodesufrirCMIporpartedeloscaballosparticipantes

enlascarreras.4. Enbasealosresultados,proponerlaelaboracióndelasmedidasoportunasparaintentarreducir

elriesgodesufrirCMIparaloscaballosenlascarrerasenEspaña.

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3. METODOLOGÍA

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3. METODOLOGÍA

3.1 Diseñodelestudio.ParaeltrabajodescriptivosetomaronlosdatosdetodaslascarrerasdecaballosdisputadasenEspañaregidas por el Código de CarrerasOficial y bajo la jurisdicciónde la Sociedadde Fomento de la CríaCaballardeEspaña(SFCCE),durantelosaños2011a2014incluidos.LosdatosseobtuvierondelabaseoficialdedatosdelaSFCCEydespuésfueroncontrastadosconbasesde datos digitales independientes de los diferentesmedios periodísticos nacionales principales en elsector(www.agalopar.com,www.todoturf.com,www.hipódromodelazarzuela.es).Seeligióelperiododetiempoquecomprendedesde2011a2014incluidosporserlosañosdelosquesedisponíadetodoslosregistroscompletosdelServicioVeterinarioOficialdelaSFCCE.Serecogieronyestudiaronunaseriededatosyvariablescategóricosynuméricosparaloscuatroaños.Estasvariablesdescribíancualidadesdeloscaballos, lascarrerasylaspistasdecompeticiónypodíanserfactoresderiesgoparalaslesionesCMI.Enesteestudio,para incluir loscasoscomoCMI,seespecificóque laeutanasia fueserealizadaporelpropioServicioVeterinarioOficialdelacompetición(SVO)dentrodela jornadadecarrerasencurso.Losfallecimientosdecaballosencarrerasdebidosaotrascausas(hemorragiapulmonar,shockcardiacoyotras)noserecogieronenestetrabajo.Elestudiodescriptivosedividióendospartes.Laprimeraconstódeunestudiodescriptivoglobaldelos años 2011, 2012, 2013 y 2014, estudiando variables numéricas y categóricas de las carreras decaballosengeneraldisputadaseneseperiododetiempo.Elestudiodetodaslasvariablesseleccionadasparaloscuatroañoscompletosresultabamuyextenso,porloqueparafacilitarelanálisisestadísticodelos datos se decidió dividir la población general en cuatro grupos de poblaciones especiales queconstituyeronlasegundapartedeltrabajodescriptivo.Estesegundocapítulorecogiótantolosdatosdelas variables estudiadas para los cuatro años completos como una serie de variables añadidas,principalmente variables relacionadas con los caballos en particular, referidas a los cuatro gruposespecialesdestarts.Losgruposdepoblacionesespecialessedividieronenunprimergrupodesalidasapistaostartsdelaño2011completo,unsegundogrupodestarts realizadospor todos losanimalesquesufrieronCMI,seguidodeuntercergrupoformadoporunaselecciónaleatoriadestartsocurridosenloscuatroañoselegidoscomogrupocontrolyparafinalizarconelcuartoestudiodescriptivodelgrupocompletodelassalidasapistaproducidasexclusivamenteencarrerasdevallas.Para el análisisdescriptivo retrospectivo enprofundidad se eligió el año2011por ser el añoenquehubo mayor número de carreras, caballos participantes en ellas e hipódromos en activo en todo elterritorio nacional, por lo que la información disponible era más amplia y podría resultar mássignificativa a la horade identificar posibles factores de riesgopara los caballos de sufrir una lesióncatastróficadelsistemamúsculo-esquelético(CMI).

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Laseleccióndestartscontrolsehizomedianteunmuestreoaleatoriosistemáticodentrodeloscuatroañoscompletos,conelobjetodeconseguirungrupomásreducidoperolomásrepresentativoposible,parapoderampliarlasvariablesdeestudiodelamismaformaquesehabíahechoconelaño2011.En cuanto a las variables estudiadas, es importante señalar que en algunos casos de caballos quecompetían en el extranjero o que procedían de fuera de las fronteras del territorio nacional, fueimposible recabar por completo todos los datos necesarios (principalmente los datos de susactuaciones previas a su debut en España). Las salidas a pista en que los datos relevantes para elestudioestabanincompletostambiénfueroneliminadosaposteriori.En primer lugar se determinaron y analizaron una serie de variables que describían la población decaballosdecarrerasenEspañayquepodían influiren laaparicióndeCMIs.Estasvariables,ohabíansido previamente descritas por otros autores o bien se pensó que podían resultar útiles para ésteestudio. Los datos que describían estas variables fueron recogidos e introducidos en una tabla deestandarizadadeentradadedatos.Estasvariableserandetipocategóricoydetiponumérico.Lasvariablescategóricasfueronhipódromo(HIP),superficie(SF),suelo(SU), franjahoraria(MTN),año(AÑO),tipoencuantoaobstáculos(L/V),estación del año (EST), distancia por grupos (D), orden de carrera (O), tipo según condiciones delprograma (TP), nacionalidad del caballo (NAC), sexo (S), categoría del jinete (J) y lesión (L). Lasvariablesnuméricasestudiadasfueronelnúmerodeparticipantes(P),lavelocidadmediadesarrollada(VM), el número de curvas en el recorrido (CVS), la distancia (D), edad en el debut (ED) carrerascorridas (CC), ganancias económicas totales (G), ganancias medias por carrera (GM), peso portado(PS),premio(PR)edadenelmomentodelstart(ES),elnúmerodecarrerasanterioresenelaño(CA)yelnúmerodedíasdesdesuúltimacarrera(DÍAS).Paraelestudiodelapoblacióngeneraldelosaños2011a2014seestudiaronlasvariablesHIP,SF,SU,MTN,AÑO,L/V,EST,D,OT,P,VM,LyCVS.Paraelestudiodelosgruposopoblacionesespeciales,ademásdelasvariablesnombradasenelpárrafoanteriorseañadieronNAC,S,J,ED,CC,G,GM,PS,PR,ES,CAyDIAS.Enlatabladedatosserecogierontambiénotraseriedevariablesquenosetuvieronencuentacomoposible factor de riesgo y no se sometieron a análisis estadístico, pero eran necesarias a títuloidentificativo e informativo para ordenar y procesar la información del estudio. Fueron el númeroidentificativoynombredecadacarrera,lafechadedisputadelascarreras,lasincidenciasreflejadasenelActadeCarreras (acta redactadapor losComisariosdeCarreras cada jornadade competiciónqueinforma de las posibles incidencias ocurridas en la celebración de la carrera), el nombre del caballoprotagonista del start, si ese caballo resultó ganador en su carrera o no, nombre del propietario,nombre del entrenador, nombre del jockey y finalmente si había habido lesión. La variable lesiónindicaba si el caballo sufrió una CMI y hubo de ser eutanasiado por el SVO después de ocurrir unaccidente.Estavariableerainformativa,nocomputabacomofactorderiesgodesufrirunaCMI,siendolaeutanasiahumanitariaelresultadofinaldecadaCMI.Losgruposdepoblacionesespecialessediseñarondelamaneradescrita.Paradeterminarlaselecciónaleatoriacontrolserealizóunsorteoaleatoriodevariosejemplaressobreeltotaldelos16.960startsocurridosenelperiodocompletodecuatroaños.Setomaron100startsalazarporcadacasodelesión

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CMI sobre el total de salidas (12 casos de CMI ocurridos durante los cuatro años), descartándosedespuésloscaballosretiradosantesdeparticipar(independientementedelacausadesuretirada).Trasllevaracaboelsorteoydescartarloscaballosretiradosantesdelacarrera,delas1.200salidasocasos controlquedaron1.082, en total1.094 incluyendoa los casosCMI.Conesta seleccióndecasoscontrol se realizaron laspruebasestadísticaspara intentar identificar los factoresde riesgode sufrirunaCMI.Lasvariablesobjetodeinvestigaciónfueron:

- Número y nombre de carrera: como parámetros de identificación de cada carrera. No setuvieronencuentacomoposiblefactorderiesgo,solamenteatítuloidentificativoeinformativo.

- Hipódromo:losdiferentestrazadosinvestigadosenelestudioson:• HZ:hipódromodelaZarzuela,Madrid.• DH:hipódromodeDosHermanas,Sevilla.• PI:hipódromodePineda,Sevilla.• SS:hipódromodeLasarte,Guipúzcoa.• VI:hipódromodeVila-Seca,Tarragona.• MI:hipódromodeMijas,Málaga.• OR:hipódromodeAntela,Orense.• SL:hipódromodeSanlúcardeBarrameda,Cádiz.

- Superficie: las superficies que se encontraron en los hipódromos nacionales fueron de tres

tipos:• H:hierba.• A:arena.• F:fibrageotextil.

EnloshipódromosHZ,DHySS,lascarrerassedisputaronúnicamenteensuperficiedehierba.En los hipódromos OR, PI y SL las carreras se disputaron en superficie de arena. EnMI, lascarreras se disputaron en superficie de fibra. Solamente el hipódromo HZ simultaneó lascarrerasenpistasdehierbayfibra,aunquelasuperficiemayoritariafuelahierba.ElhipódromoMI aparece simultáneamente en el estudio como pista de arena y fibra, porque en los datospublicadosenlasactasoficialesde losComisariosdeCarrerasaparecíanambassuperficiesdeformaalternantesegúnvariabanlosComisariostitularesencadajornadadecarreras.

- Suelo:elestadodelsuelosemidióencadajornadadecarrerasconunpenetrómetroestándar

paratodosloshipódromos.Enalgunaspistasdefibra,comoladeMadrid,nosemidióelestadodelsuelo.Losdiferentesestadosenqueseclasificófueron:• BU:estadodelfirmebueno.• BL:estadodelfirmeblando.• MBL:estadodelfirmemuyblando.

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- Franjahorariadedisputadelascarreras:losgruposdefranjashorariasenquesedividieronlosstartsfueron:• M:mañana,paralascarrerasdisputadasenhorarioantesdelas16:00horas.• T: tarde, para las carreras disputadas en horario a partir de las 16:00 y hasta las 22:00

horas.• N:noche,paralascarrerasnocturnas,normalmentedisputadasapartirdelas22:00horas.

- Fecha de las carreras: fecha (día-mes-año) de celebración de las carreras. Este parámetro seutilizócomodatoidentificativo,peronoseincluyócomoposiblefactorderiesgo.

- Año:losañossetomarondesdeel1deeneroal31dediciembredelañoencurso,yfueron:• 2011.• 2012.• 2013.• 2014.

- Tipo de carreras referente a los obstáculos en pista: las dosmodalidades de carreras que se

dieronfueron:• L:liso.• V:vallas.

- Estación del año: para el estudio, el cambio de las estaciones coincide con el del calendario

anual.Ladistribuciónrespectoalasestacionesdelañofue:• I:invierno,del21dediciembreal20demarzo.• P:primavera,del21demarzoal20dejunio.• V:verano,del21dejunioal20deseptiembre.• O:otoño,del21deseptiembreal20dediciembre.

- Distancia:paraunapartedelprocesosecrearontrescategoríasogruposprincipalesdesalidas

a pista en función de las distancias enmetros para facilitar el tratamiento estadístico de losdatos:• Carrerasdevelocidadpura(menorde1.200metros).• Carrerasdedistanciaintermedia(entre1.201y2.000metros).• Carrerasdefondoodistancialarga(mayorde2.001metros).Tambiénsetrabajóconlasmediasaritméticasdelasdistanciasenelestudiodescriptivo.

- Orden:segúnelordendelascarrerasseclasificaroncomoprimera(1),segunda(2),tercera(3),

cuarta(4),quinta(5),sexta(6),oséptima(7).

- Tipodelascarrerasrespectoalascondicionesdelprogramageneral:especificalaclasificaciónpordotacióneconómicaalganadorylascondicionesespecialesdecadaprueba.Enelpresenteestudio, dentro de las modalidades de Hándicap, Reclamar o Venta y Peso Fijo, se hanestablecidodiferentescategoríasenfuncióndelpremioeconómico,paraintentarbuscarpuntosdereferenciaencuantoalacalidaddeloscaballosyutilizarloscomoposiblesfactoresderiesgodeCMI.Eltipodecarreraseespecificódelasiguienteforma:• CarrerasdehándicapnodivididoseestablecencomoH.

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• Lascarrerasdehándicapqueporelamplionúmerodeparticipantesresultandivididasenvariaspartesdeacuerdoalvalorde los caballosydemayorvaloramenor son:hándicapprimeraparteoH1,hándicapsegundaparteoH2yhándicapterceraparteoH3.

• LascarrerasdeventaoreclamarsondenominadascomoRC.• Las carreras depeso fijo sondivididas en el estudiode acuerdo a sudotación económica

comoPF1lasdevalorhasta5.000eurosalganador,PF2entre5.001y10.000euros,PF3lasdeentre10.001a20.000,yPF4lasdemayorpremiode20.001euros.

- Premio:describeladotacióneconómicaeneurosdelacarreraalcaballoganador.

- Participantes:describeelnúmerodecaballosparticipantesporcarrera.

- IncidenciasreflejadasenelActadeCarreras:estavariableesúnicamenteinformativa.

- Velocidadmedia: se refiera a la velocidad desarrollada en la carrera por el caballo ganador,

expresadaenmetros/segundoycalculadaapartirdeltiempodelcaballoganadoryelespaciototalrecorrido.

- Númerodecurvas:serecogieronlosvaloresnuméricosdelacantidaddecurvasrecorridaspor

cadastartysehicieronmediasaritméticasenelestudiodescriptivo,estudiándosesiinfluíanenlaocurrenciadelosaccidentes.

- Ganador:indicasielcaballofueganadorenesacarreraparticularono.

- Nombrecaballo:parámetroinformativoidentificativo.

- Lesión:encasodesufrirunaCMIseclasificabacomoSI(S),delocontrarioerauncasodeNO

(N). Esta variable indica si el caballo sufrió una CMI y hubo de ser eutanasiado por el SVOdespuésdesufrirunaccidenteyerainformativa.

Para los cuatro grupos específicos de población (el año 2011, las carreras de vallas, la población decasosdeCMIylaselecciónaleatoriacontrol)seestudiaronademásvariosparámetrosexclusivosdelospropioscaballos,referentesasuscaracterísticasindividualesysuhistorialdeportivoprevio:

- Nacionalidad:Indicaelpaísoriginariodelcaballo.• ARG:Argentina.• CAN:Canadá.• CHI:Chile.• ESP:España.• FR:Francia.• GB:GranBretaña.• GER:Alemania.• IRE:Irlanda.• ITY:Italia• PER:Perú.• POR:Portugal.

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• SAF:Sudáfrica.• SWE:Suecia.• URU:Uruguay.• USA:EstadosUnidos.

- Sexo:detallaelsexodecadacaballo:

• Machoentero(M):loscaballosnacidosdesexomasculinosincastrar.• Machocastrado(C):loscaballosnacidosdesexomasculinocastradosquirúrgicamente.• Hembra(Y):losanimalesnacidosdesexofemenino.Estosanimalesprácticamentenuncase

castranporsualtovalorreproductor.

- Añodenacimiento:detallaelañodenacimientodecadacaballo.Esunparámetroinformativo.

- Añodedebut:especificaelañodecelebracióndelaprimeracarreraenlavidadeportivadecadacaballo.Esunparámetroinformativo.

- Edadaldebut:edadenañosenelmomentodedebutarelcaballoprotagonistadecadastart.- Nºdecarrerascorridasentotal:númerototaldecarrerasdisputadasenlavidadeportivadeun

caballo.

- Ganancias total: ganancias económicas en euros totales en toda la vida deportiva del caballoprotagonistadelstart.

- Propietario:especificaelnombredelpropietariodelcaballo.Esunparámetroinformativo.

- Entrenador:especificaelnombredelentrenadordelcaballo.Esunparámetroinformativo.

- Jockey:especificaelnombredeljinetedelcaballo.Esunparámetroinformativo.

- Categoríadeljockey:estavariableindicasieljinetedelcaballofue:

• Amateur(A)• Profesional(B).

- Edadalstart:edadenañosdelcaballoenelmomentodelasalidaapistaostart.

- Carrerasenelúltimoaño:indicaelnúmerodecarrerasdisputadasporcadacaballoenelúltimo

añonatural(365días).

- Fechadeúltimacarrera:(día-mes-año)esunparámetromeramentedescriptivo.

- Díasdesdeúltimacarrera:númerodedíasqueelcaballollevasincompetir.

- Enelcasodeloscaballosaccidentados,seregistróademáslalocalizaciónanatómicadelalesión,tipodelesiónylugardelrecorridodondeseprodujoésta.

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3.2 Seleccióndecasosycontroles.Unasalidaapista,osencillamentestart,sedefiniócomouncaballoparticipandoenunacarreraoficialenunmomentopuntualydeterminadoeneltiempo.Elcaballoqueparticipóenunacarreraylaterminósinincidencias,setomócomostartosalidacontrol.Los animales debían haber empezado la carrera (llegar a las órdenes del juez de salida y realizar lasalida de cajones con el resto del lote de participantes) y llegar a la meta sin incidencias paraconsiderarse como caso control. Todos los caballos participantes definidos como “no caso CMI” setomaroncomocontroles.Elcaballodeclaradoparticipanteenunacarreraenelprogramaoficialdelajornada,peroquenotomóparteenlacarrerafinalmenteporcausasdiversas,sedefiniócomoretirado.Uncaballoqueparticipabaenunacarreraseclasificabacomocaso,salida-casoostart-casosisufríaunalesiónmusculo-esqueléticacatastrófica(CMI)duranteelrecorridoy terminabarequiriendoeutanasiahumanitariapracticadaporelSVOdentrodelajornadadecarreras.Laslesionescatastróficasocurridasenentrenamientonosetuvieronencuenta.LoscaballoslesionadosperoquenorequirieroneutanasianoseconsideraroncomoCMI.LoscaballosquefallecieronencarreraoinmediatamentedespuésdeellaporcausasdiferentesaCMInosetuvieronencuentaparaelestudio.

3.3 Análisisestadístico.Setabularonenunahojadecálculotodoslosdatosquedetallabanlos16960startsyde lasvariablespotencialmenteinteresantesyseintrodujeronenunprogramaestadísticoparasuanálisis.ParatodoelprocesoanalíticoseutilizóelsoftwareSAS9.4menosparalosárbolesdedecisión,paralosqueseusóelSPSS.22. Para seleccionar los componentesdel grupo aleatorio control se utilizó también el softwareSAS9.4.LostestestadísticosserealizaronsobrelapoblacióndelGrupoAleatorioControl,quesehabíacreadoconestafinalidad.AnálisisdescriptivoPara la primera parte del estudio se utilizó un método descriptivo para procesar los datos de lasvariables numéricas y categóricas utilizadas. Para ello, se realizó una tabulación de frecuencias y laobtencióndemediaspara lasquese realizaronmedidasdevariaciónydispersión.Para lasvariablescontinuassegenerarondatosdeestadísticadescriptiva(media,mediana,desviacióntípica).Sehizounsumariodetodoslosdatosysepresentóentablasygráficos.La incidenciadeCMIo riesgode fatalidadsedefinió comoelnúmerodeaccidentes catastróficosporcada 1.000 starts y fue calculado para carreras de liso y vallas en todos los hipódromos dentro delperiododetiempoelegido, tantodelperiodototaldecuatroañoscomodecadaañoporseparado.La

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incidenciadeCMIdecadavariableestudiadasecalculótomandoeltotaldecasosdelesiónCMIdecadagrupo,dividiéndoloporeltotaldecasosdelapoblaciónseleccionadaymultiplicándolopormil.La contribución al riesgo de la variable vallas se calculó de dos maneras; por un lado se estimó laincidenciadeCMIdentrode lapoblacióndecaballosquecompetíanenvallasyporotroseestimó laincidenciadeCMIenlapoblacióntotal.AnálisisunivariableCon el objetivo de identificar los factores de riesgo se hizo un screening univariable de las variablescategóricasyseutilizóeltestχ2paraversuasociaciónconlasCMI,dandocomoreferenciaelp<0,05comosignificativo.En los casos enque seobteníaun resultadono concluyente se aplicabael testdeFischer.ParaprocesarlasvariablesnuméricasseutilizóeltestdeWilcoxon.Seutilizóestetestnoparamétricoporquelamayoríadelasvariablesnuméricasnoerannormales.

Unade las variables continuas, la distancia sobre la que se disputaban las carreras, se categorizó engruposparafacilitarelanálisisdelosfactoresderiesgo,pasandoaconvertirseenvariablecategóricaordinal.Sedividierontodoslosstartsentresgruposprincipalesdedistancias,unodedistanciascortas(menoro igualesa1.200m),otrodedistancias intermedias (entre1.201y2.000m)yun tercerodedistanciaslargas(mayoresde2.001m).

Se estudiaron los resultados para la población general (incluyendo los starts de vallas), pero alencontrarseunaincidenciaextraordinariamentealtaenlascarrerasdevallasquepodíadistorsionarlosresultados,sedecidiórepetir losanálisispara lapoblacióngeneralsinestosstarts,paraprevenirqueenmascarasenposiblesfactoresderiesgo.Análisismultivariable:árbolesdedecisiónSobre la población de starts del Grupo Aleatorio Control (1.082 starts) se hizo un análisis desegmentación,obteniéndoseunárboldedecisiónmedianteunalgoritmoChaidconunap<0,05.EnelárbolseenfrentarontodaslasvariablescontralaexistenciadeCMIyentreellasmismas.EnestetipodeanálisisestadísticoeláreabajolacurvaCORofrecelamedidadelacapacidadpredictivadelmodelo.Para generar losnodoshijosdel árbol, estosdebían tener almenos10 individuos; por esta causa setuvieronque eliminar los starts de vallas del análisismultivariable y se realizó el árbol utilizando lapoblaciónGrupoAleatorioControlsinlosstartsdevallas.Se realizó la respectiva curva COR del árbol. Con ella se identificaron los pares de sensibilidad yespecificidadresultantesdelavariacióncontinuadelospuntosdecorteyseobtuvoelvalor“áreabajolacurva”,queevalúalacapacidadpredictivadeltest.

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29

4 . RESULTADOS

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4. RESULTADOS

4.1 RESULTADOSDESCRIPTIVOS

4.1.1 PoblaciónGeneral(Grupo2011-2014).El estudio retrospectivo incluyó16.960 starts, realizados enun total de1.794 carreras, que tuvieronlugar durante un periodo de cuatro años naturales (2011 a 2014 incluidos), disputadas por 1.834caballos diferentes. De ellos, 644 caballos fueron retirados, resultando un total de starts de 16.316salidasapistaestudiadasdentrodeltrabajocompleto.Sedividierondelasiguientemanera:

- Año2011:5.202salidas (30,67%del total), en530carreras, con971caballosparticipantesy176retirados.

- Año2012:4.421salidas (26,07%del total), en463carreras, con859caballosparticipantesy199retirados.

- Año2013:3.983salidas(23,48%deltotal), en431carreras,con774caballosparticipantesy141retirados

- Año2014:3.354salidas (19,78%del total), en370carreras, con737caballosparticipantesy128retirados.

AÑO

CARRERAFRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIA

ACUMULADAPORCENTAJEACUMULADO

2011 5.202 30,67 5.202 30,672012 4.421 26,07 9.623 56,742013 3.983 23,48 13.606 80,222014 3.354 19,78 16.960 100,00

Tabla2:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporaños.

Deellas,12salidasapistasufrieronCMI,conloqueresultaunfinalde16.304startscontroly12startscaso. En el año 2011 ocurrieron 4 starts caso, en el año 2012 ocurrió 1 start caso, en el año 2013ocurrieron3startscasoyenelaño2014ocurrieron4startscaso.

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4.1.1.1 Hipódromo.LamayoríadelascarrerasdisputadasenloscuatroañosobjetodelestudioseprodujoenelHZ,conun54,59%deltotal.LosdemáshipódromosdelpaíssonlosdeDH12,75%,PI1,44%,MI9,2%,OR2,86%,SL4,7%,SS14,11%yfinalmenteVI,quefueelquemenorporcentajedecarrerasofrecióconun0,35%decarrerassobreeltotal.Ladistribuciónyporcentajedecarrerasrealizadassedetallaenlasiguientetabla:

HIPÓDROMO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

DH 2.162 12,75 2.162 12,75HZ 9.259 54,59 11.421 67,34MI 1.560 9,20 12.981 76,54OR 485 2,86 13.466 79,40PI 245 1,44 13.711 80,84SL 797 4,70 14.508 85,54SS 2.393 14,11 16.901 99,65VI 59 0,35 16.960 100,00

Tabla3:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporhipódromos.

4.1.1.2 Superficie.Lascarrerassedisputaronentrestiposdesuperficies:H(68,42%),A(9,35%)yF(22,23%),deacuerdoalasiguientedescripción:

SUPERFICIE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIA

ACUMULADAPORCENTAJEACUMULADO

A 1.586 9,35 1.586 9,35F 3.770 22,23 5.356 31,58H 11.604 68,42 16.960 100,00

Tabla4:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporsuperficie.

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4.1.1.3 Suelo.Elestadopredominantedelsuelo fueBUen lamayoríade loscasos(71,96%), frenteaestadoBLdel21,6%yenmenormedidaunestadoMBLenel6,41%deloscasos:

SUELO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIA

ACUMULADAPORCENTAJEACUMULADO

BL 3.026 21,63 3.027 21,64BU 10.068 71,96 13.095 93,6MBL 897 6,41 13.991 100,00

Frecuenciasperdidas:2.969

Tabla5:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporestadodelsuelo.

4.1.1.4 Franjahoraria.LamayoríadelascarrerassedisputaronenhorarioM(47,98%),seguidasporelhorarioT(38,5%)yfinalmenteelhorarioN(13,52%).Ladistribuciónseexplicaenlasiguientetabla:

MTN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

M 8.138 47,98 8.138 47,98T 6.530 38,5 14.668 86,48N 2.292 13,52 16.960 100,00

Tabla6:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporfranjahoraria.

4.1.1.5 Estacióndelaño.Lascarrerassedistribuyerondelasiguientemanera,siendoelV(33,19%)laépocademayornúmerodecompeticiones,seguidodelP(28,97%),O(19,53%)eI(18,31%):

ESTACIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

I 3.105 18,31 3.105 18,31O 3.313 19,53 6.418 37,84P 4.913 28,97 11.331 66,81V 5.629 33,19 16.960 100,00

Tabla7:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporestacióndelaño.

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4.1.1.6 Distanciadecarrerasporintervalos.Elmayornúmerodestartsseprodujoenelgrupodedistanciaintermedia(68,73%).Elmenornúmerodestartsseprodujoenlascarrerasdevelocidad(9,43%).Elrestodestartsseprodujeronendistanciaslargas(21,85%).

DISTANCIA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

≤1.200m 1.599 9,43 1.599 9,431.201-2.000m 11.656 68,73 13.255 78,15>2.001m 3.705 21,85 16.960 100,00

Tabla8:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporgruposdedistancias(m).

4.1.1.7 Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.Lascarrerasdevallasrepresentaronunporcentajemuypequeñosobreeltotal(0,15%),disputándosemuypocasysóloduranteelaño2013.

L/V FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

Liso 16.934 99,85 16.934 99,85Vallas 26 0,15 16.960 100,00

Tabla9:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsportipodecarrerareferentealosobstáculos

enpista.

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4.1.1.8 Ordendelascarreras.Elordendelacarreratambiénseestudiócomoposiblefactorderiesgo.Elnúmeromínimodecarrerasdisputadasenunajornadafuede3,yelmáximode7.Elnúmerodestartsporordendecarreraysusporcentajesfueronenlacuartacarrerael22,58%,enlatercerael22,06%,enlasegundael18,07%,enla quinta el 15,84%, en la primera el 15,18%, en la sexta el 5,28% y en la séptima el 0,99%. Lasdisposiciónylosporcentajesfueronlossiguientes:

ORDEN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

1 2.574 15,18 2.574 15,182 3.065 18,07 5.639 33,253 3.741 22,06 9.380 55,314 3.830 22,58 13.210 77,895 2.687 15,84 15.897 93,736 896 5,28 16.793 99,017 166 0,99 16.959 100,00Frecuenciaperdida:1

Tabla10:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsporordendecarrera.

4.1.1.9 Tipodecarreraporcondiciones.La mayoría de las carreras disputadas fueron de tipo Hándicap, en todas susmodalidades (51,75%sobreeltotaldecarreras).SerepartieronenH(17,21%),H1(14,82%)H2(16,46%)yH3(3,26%).LascarrerasdeRCrepresentaronun4,35%sobreeltotal,y finalmentelascarrerasdePesoFijoentodassuscategoríasconstituyeronel24,65%PF1,12,30%PF2,3,79%PF3y3,16%PF4.

TIPO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

H 2.904 17,21 2.904 17,21H1 2.501 14,82 5.405 32,03H2 2.777 16,46 8.182 48,49H3 551 3,26 8.733 51,75PF1 4.159 24,65 12.892 76,40PF2 2.076 12,30 14.968 88,70PF3 640 3,79 15.608 92,49PF4 534 3,16 16.142 95,65RC 734 4,35 16.876 100,00

Frecuenciasperdidas:84

Tabla11:Grupo2011-2014.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.

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4.1.2 PoblacionesEspecíficas.

4.1.2.1 PoblaciónGrupo2011.ElañoelegidoparaelestudiodescriptivocompletodelascarrerasdecaballosenEspañafueel2011,porserelmássignificativoyrepresentativodeloscuatroenestudiodebidoalmayornúmeroexistentedestarts (5.202),realizadaspor lamayorpoblacióndecaballos(971), enunmayornúmerode carreras (530) y en todos loshipódromosdeEspañaenactivo.

4.1.2.1.1 Hipódromos.

ElmayornúmerodestartsocurrióenelHZ(45,14%),seguidoporeldeMI(18,76%),eldeSS (13,09%), el de DH (12,86%), OR (5,86%), SL (3,54%) y finalmente PI (0,75%). Ladistribuciónyporcentajedecarrerasrealizadassedetallaenlasiguientetabla:

HIPÓDROMO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

DH 669 12,86 669 12,86HZ 2.348 45,14 3.017 58,00MI 976 18,76 3.993 76,76OR 305 5,86 4.298 82,62PI 39 0,75 4.337 83,37SL 184 3,54 4.521 86,91SS 681 13,09 5.202 100,00

Tabla12:Grupo2011.Distribucióndestartsporhipódromos.

4.1.2.1.2 Superficie.

Los números referentes a las salidas se describen en la siguiente tabla. La mayoría decarrerassedisputaronensuperficieH,el59,8%,seguidasporsuperficieFel 30,05%yfinalmenteenAel10,15%.

SUPERFICIE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

F 1.563 30,05 1.563 30,05A 528 10,15 2.091 40,20H 3.111 59,8 5.202 100,00

Tabla13:Grupo2011.Distribucióndestartsporsuperficie.

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4.1.2.1.3 Estadodelsuelo.ElestadodelsueloclaramentepredominanteenEspañaen2011fueeldeBUenel72,05%delassalidasapista,BLenel22,88%deloscasosyMBLenel5,07%.

SUELO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

BL 1.056 22,88 1.056 22,88BU 3.325 72,05 4.831 94,93MBL 234 5,07 4.615 100,00

Frecuenciasperdidas:587

Tabla14:Grupo2011.Distribucióndestartsporestadodelsuelo.

4.1.2.1.4 Franjahoraria.La mayoría de las carreras se disputaron en horario M (53,48%), seguidas por el T(28,80%)yfinalmenteeldeN(17,72%).

MTN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

M 2.782 53,48 2.782 53,48T 1.498 28,80 4.280 82,28N 811 17,72 5.091 100,00

Frecuenciasperdidas:111

Tabla15:Grupo2011.Distribucióndestartsporfranjahoraria.

4.1.2.1.5 Estacióndelaño.

En cuanto a la estacióndel año, las carreras sedistribuyeronde la siguientemanera: lamayoríade carreras sedisputaron enV (32,68%), seguidodeP (28,49%), I (22,47%)yfinalmenteO(16,36%).

ESTACIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

I 1.169 22,47 1.169 22,47O 851 16,36 2.020 38,83P 1.482 28,49 3.502 67,32V 1.700 32,68 5.202 100,00

Tabla16:Grupo2011.Distribucióndestartsporestacióndelaño.

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4.1.2.1.6 Distanciadelascarreras.

En cuanto a los grupos de distancias establecidos, la distribución de las carreras fue lasiguiente:

DISTANCIA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

<1200m 542 10,44 542 10,441201–2000m 3.516 67,75 4.058 78,19>2001m 1.132 21,81 5.190 100,00Frecuenciasperdidas:12

Tabla17:Grupo2011.Distribucióndestartsporgruposdedistancias.

4.1.2.1.7 Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.En2011nosedisputóningunacarreradevallas,porloqueel100%fuerondeliso.

L/V FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

Liso 5.202 100,00 5.202 100,00

Tabla18:Grupo2011.Distribucióndestartsporlesión.

4.1.2.1.8 Ordendelascarreras.Elnúmerodestartsporordendecarreraysusporcentajesfueronenlacuartacarrerael22,49%,en la tercerael21,22%,en la segundael17,75%,en laquintael16,23%,en laprimerael15,28%,enlasextael5,88%yenlaséptimael1,15%:

ORDEN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

1 795 15,28 795 15,282 923 17,75 1.718 33,033 1.104 21,22 2.822 54,254 1.170 22,49 3.992 76,745 844 16,23 4.836 92,976 306 5,88 5.142 98,857 60 1,15 5.202 100,00

Tabla19:Grupo2011.Distribucióndestartsporordendecarrera.

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4.1.2.1.9 Tipodelascarrerasporcondiciones.LafrecuenciayporcentajedecadatipodecarrerasrespectoalosstartsfueH29,64%,H114,8%,H215,23,H32,33,PF119,84%,PF28,59%,PF31,77%,PF43,03%yRC5,77%,descritosenlasiguientetabla:

TIPO FRECUENCIA PORCENTAJE F.ACUMULADA P.ACUMULADO

H 1.542 29,64 1.542 29,64H1 770 14,8 2.312 44,44H2 792 15,23 3.104 59,67H3 121 2,33 3.225 62,00PF1 1.032 19,84 4.257 81,84PF2 447 8,59 4.704 90,43PF3 92 1,77 4.796 92,20PF4 106 2,03 4.902 94,23RC 300 5,77 5.202 100,00

Tabla20:Grupo2011.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.

4.1.2.1.10 Nacionalidad.

Participaron caballos nacionales (ESP 43,66% del total) y caballos importados de otrasnacionalidades(56,34%)cuyosporcentajesestánestablecidosenlatabla.Elprincipalpaísdeorigende los caballos importados fue Irlanda (IRE23,55%), seguidoporFrancia (FR15,15%)yGranBretaña(GB11,98%).Elrestodepaísesdeorigendecaballosfuemuchomenor.Sedescribenenlasiguientetabla:

NACIONALIDAD FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

ARG 28 0,54 28 0,54CAN 7 0,13 35 0,67CHI 1 0,02 36 0,69ESP 2.271 43,66 2.307 44,35FR 788 15,15 3.095 59,50GB 623 11,98 3.718 71,47GER 35 0,67 3.753 72,15IRE 1.225 23,55 4.978 95,69ITY 2 0,04 4.980 95,73PER 5 0,10 4.985 95,83POR 6 0,12 4.991 95,94SAF 1 0,02 4.992 95,96SWE 10 0,19 5.002 96,16URU 3 0,06 5.005 96,21USA 197 379 5.202 10000

Tabla21:Grupo2011.Distribucióndestartspornacionalidad.

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4.1.2.1.11 Sexo.

Enelaño2011participaronencarrerasmásmachosquehembras.ElporcentajedeYfuedel 35,17% del total, siendo el resto machos. De éstos, y respecto al total de starts, Mparticiparonel33,67%yCel31,17%sobreeltotal.

SEXO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

C 1.621 31,17 1.621 31,17M 1.751 33,67 3.372 64,83Y 1.829 35,17 5.201 100,00Frecuenciaperdida:1

Tabla22:Grupo2011.Distribucióndestartsporsexo.

4.1.2.1.12 Categoríadeljinete.Ladistribucióndeprofesionaloamateurde los jinetesquemontaronloscaballosobjetodel estudio, la mayoría de los jinetes fueron jockeys B, 89,56% frente a un 10,44% dejinetesA.

JINETE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

A 537 10,44 537 10,44B 4.607 89,56 5,144 100,00

Frecuenciasperdidas:58

Tabla23:Grupo2011.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.

4.1.2.1.13 Lesión.Enelaño2011hubocuatrocasosdeCMI,querepresentaronun0,08%deltotaldestarts,frenteal99,92%destartssinincidenciasfatales.

LESIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

NO 5.198 99,92 5.198 99,92SI 4 0,08 5.202 100,00

Tabla24:Grupo2011.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.

41

42

4.1.2.2 PoblaciónGrupoCMI.

Acontinuación,comoinformaciónmeramentedescriptiva,seincluyeunatablacontodaslasvariablesreferentesatodoslosindividuosdelGrupoCMI:

43

CMI

HIP

SF

SU

MTN

AÑ

O

L/V

EST

D O

T

PR

PART

VM

CV

S N

AC

S ED

CC

G

G

M

J P

ES

CA

DIAS

1 HZ

H

BL

M

2011

L

I 22

00

2 H

5500

10

14

,6

2 ES

P C

3 7

2310

0 33

00,0

B

61

4 6

77

2 O

R A

BU

T 20

11

L I

1600

6

PF1

5000

7

15,2

2

ESP

M

2 33

31

600

957,

6 B

70

5 6

48

3 HZ

H

BU

M

2011

L

P 22

00

2 PF

2 10

000

9 15

,3

2 US

A M

2

11

2147

5 19

52,3

B

59

4 5

63

4 O

R A

BU

T 20

11

L O

12

00

4 H

4500

12

16

,6

1 IR

E M

2

34

5470

0 16

08,8

A

61

4 12

25

5 HZ

H

BU

M

2012

L

I 22

00

3 H

5000

12

15

,9

2 FR

M

2

35

3426

3 97

8,9

B 51

4

7 11

9

6 HZ

H

BU

M

2013

V

I 28

00

6 PF

1 50

00

8 14

,5

3 G

B C

3 54

47

870

886,

5 A

62,5

4

14

42

7 HZ

H

BL

M

2013

V

P 32

00

6 PF

1 45

00

6 13

,3

3 G

B M

2

36

2924

9 81

2,5

B 66

,5

4 11

21

8 HZ

H

BU

T 20

13

V P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

4

ESP

M

2 50

54

203

1084

,1

B 57

4

14

63

9 PI

A

M

20

14

L I

1750

1

H3

3500

12

15

,7

4 FR

Y

2 14

44

00

314,

3 B

56

4 9

12

10

PI

A

M

2014

L

I 17

50

1 H3

35

00

12

15,7

4

ESP

M

2 28

95

45

340,

9 B

54

4 6

12

11

HZ

H BU

T

2014

L

P 21

00

1 PF

2 60

00

13

15,6

2

GB

M

2 3

1200

40

0,0

B 56

4

2 42

12

SS

H BU

T

2014

L

P 20

00

5 PF

2 60

00

8 16

,4

2 G

B M

2

9 44

040

4893

,3

B 59

,5

4 5

257

Tabla2

5:Datosde

scrip

tivosde

todoslosstartsdelgrupoCM

I

44

Elnúmerodeanimalesquesufrieronlesionescatastróficasmúsculo-esqueléticasduranteloscuatroañosobjetodelestudiototalfuededocecaballos.

LESIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

SI 12 100,00 12 100,00

Tabla26:GrupoCMI.Distribucióndestartsporlesión.Enelaño2011seprodujeroncuatrocasos(33,33%),en2012uncaso(8,33%),en2013trescasos(25%)yen2014cuatrocasos(33,33%).

AÑOCARRERA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

2011 4 33,33 4 33,332012 1 8,33 5 41,672013 3 25,00 8 66,672014 4 33,33 12 100,00

Tabla27:GrupoCMI.Distribucióndestartsporaños.

4.1.2.2.1 Hipódromos.SietecaballoscorrieronenHZ(58,33%),dosenOR(16,67%)yPI(16,67%)yunoenSS(8,33%). No hubo ningún caso de CMI en los hipódromos de MI, DH, SL y VI. Ladistribuciónyporcentajedecarrerasrealizadassedetallaenlasiguientetabla:

HIPODRÓMO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

HZ 7 58,33 7 58,33OR 2 16,67 9 75,00PI 2 16,67 11 91,67SS 1 8,33 12 100,00

Tabla28:GrupoCMI.Distribucióndestartsporhipódromos.

45

4.1.2.2.2 Superficie.OchocaballosparticiparonencarrerascelebradasensuperficieH(66,67%)ycuatroenA(33,33%).NohuboningunaCMIencarrerasdisputadasensuperficieF.

SUPERFICIE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

A 4 33,33 4 33,33H 8 66,67 12 100,00

Tabla29:GrupoCMI.Distribucióndestartsporsuperficie.

4.1.2.2.3 Estadodelsuelo.ElestadodelsuelofueBUenochocasosdeCMI(80%deltotal),BLendoscasos(20%),ynohaymedicióndelestadodelsueloenlosdoscasosqueseprodujeronensuperficiedearenapornomedirseconelpenetrómetroestasuperficie.

SUELO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

BL 2 20,00 2 20,00BU 8 80,00 10 100,00

Frecuenciasperdidas:2

Tabla30:GrupoCMI.Distribucióndestartsporestadodelsuelo.

4.1.2.2.4 Franjahoraria.SietecasosdeCMIseprodujeronenhorarioM(58,33%)ycincoenhorarioT(41,67%),ningunoenhorarioN.

MTN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

M 7 58,33 7 58,33T 5 41,67 12 100,00

Tabla31:GrupoCMI.Distribucióndestartsporfranjahoraria.

46

4.1.2.2.5 Estacióndelaño.EnIocurrieronseiscasosdeCMI(50%),enPcinco(41,67%)yenOuno(8,33%).NohuboningúncasoenlaestaciónV.

ESTACIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

I 6 50,00 6 50,00O 1 8,33 7 58,33P 5 41,67 12 100,00

Tabla12:GrupoCMI.Distribucióndestartsporestacióndelaño.

4.1.2.2.6 Distancia.En cuanto a los grupos de distancia sobre los que se disputaron las carreras, elmayornúmerodestartssedieronenlasdistanciaslargas(58,33%),seguidoporlasintermedias(33,33%)yenlasdistanciascortassedieronelmenornúmerodestarts(8,33%).

DISTANCIA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

≤1.200m 1 8,33 1 8,331.201-2.000m 4 33,33 5 41,67>2.001m 7 58,34 12 100,00

Tabla33:GrupoCMI.Distribucióndestartsporgruposdedistancias.

4.1.2.2.7 Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.Encuantoalamodalidaddelacarrera,ocurrieronnuevecasosencarrerasdeliso(75%)ytresencarrerasdevallas(25%)eneltotaldeloscuatroaños.

LV FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

Liso 9 75,00 9 75,00Vallas 3 25,00 12 100,00

Tabla34:GrupoCMI.Distribucióndestartsportipodecarrerareferentealosobstáculosenpista.

47

4.1.2.2.8 Orden.La aparición de casos en cuanto al orden de la carrera dentro de la jornada decompetición, fue de tres casos en la primera carrera (25%), dos casos en la segundacarrera (16,67%), un caso en la tercera carrera (8,33%), un caso en la cuarta carrera(8,33%),uncasoenlaquintacarrera(8,33%)ycuatrocasosenlasextacarrera(33,34%).

ORDEN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

1 3 25,00 3 25,002 2 16,67 5 41,673 1 8,33 6 50,004 1 8,33 7 58,335 1 8,33 8 66,666 4 33,34 12 100,00

Tabla35:GrupoCMI.Distribucióndestartsporordendecarrera.

4.1.2.2.9 Tipodecarreraporcondiciones.

Respecto al tipo de carrera, se dieron tres casos en carreras H (25%), dos casos encarrerasdeH3 (16,67%), cuatroencarrerasPF1 (33,33%)y tres casosencarrerasPF2(25%).

TIPO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

H 3 25,00 3 25,00H3 2 16,67 5 41,67PF1 4 33,33 9 75,00PF2 3 25,00 12 100,00

Tabla36:GrupoCMI.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.

48

4.1.2.2.10 Nacionalidad.Los caballos afectados fueron de diversas nacionalidades de origen. Cuatro fueron ESP(33,33%),cuatrosecriaronenGB(33,33%),dosenFR(16,67%),unoenUSA(8,33%)yunoenIRE(8,33%).

NACIONALIDAD FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

ESP 4 33,33 4 33,33FR 2 16,67 6 50,00GB 4 33,33 10 83,33IRE 1 8,33 11 91,67USA 1 8,33 12 100,00

Tabla37:GrupoCMI.Distribucióndestartspornacionalidad.

4.1.2.2.11 Sexo.Respecto al sexo de los afectados, nueve casos de CMI fueron M (75%), dos fueron C(16,67%)yunofueY(8,33%).

SEXO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

C 2 16,67 2 16,67M 9 75,00 11 91,67Y 1 8,33 12 100,00

Tabla38:GrupoCMI.Distribucióndestartsporsexo.

4.1.2.2.12 Categoríadeljinete.EndosocasionesloscaballosfueronmontadosporunjineteA,(16,67%)yendiezporunjockeyB(83,33%).

JINETE

FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

A 2 16,67 2 16,67B 10 83,33 12 100,00

Tabla39:GrupoCMI.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.

49

4.1.2.2.13 Lesión.Eltotaldelos12caballosdeestegrupopresentaronCMI,representandoel100%deltotaldelgrupo.

LESIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

SI 12 100,00 12 100,00

Tabla40:GrupoCMI.Distribucióndestartsporlesión.

50

4.1.2.3 PoblaciónGrupoAleatorioControl.

La selecciónaleatoriade casos control caballos incluyóunapoblación representativadelos cuatro años de 1082 starts. Con esta selección de casos control se realizaron laspruebasestadísticasparaintentaridentificarlosfactoresderiesgodesufrirunaCMI.Ladivisiónde salidas apistapor años fuede335 casos control (30,96%)en2011, 285casoscontrol(26,234%)en2012,252casoscontrol(23,29%)en2013y210casoscontrol(19,41%deltotal)tomadosen2014.

AÑOCARRERA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

2011 335 30,96 335 30,962012 285 26,34 620 57,302013 252 23,29 872 80,592014 210 19,41 1082 100,00

Tabla41:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporaños.

4.1.2.3.1 Hipódromo.LamayoríadelascarrerasdisputadasporelgrupocontrolaleatorioseprodujoenelHZ,conun54,44%deltotal.LosdemáshipódromosdelpaíssonlosdeDH12,66%,PI1,47%,MI 9,15%, OR 2,87%, SL 4,89%, SS 14,14% y finalmente VI con un 0,37% de carrerassobreeltotal.Ladistribucióndesalidasporhipódromosfuelasiguiente:

HIPÓDROMO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

DH 137 12,66 137 12,66HZ 589 54,44 726 67,10MI 99 9,15 825 76,25OR 31 2,87 856 79,12PI 16 1,48 872 80,60SL 53 4,89 929 85,49SS 153 14,14 1.078 99,63VI 4 0,37 1.082 100,00

Tabla42:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporhipódromos.

51

4.1.2.3.2 Superficie.En cuanto al tipode superficie sobre laque compitieron los caballos, corrieron sobreH(68,86%),A(9,61%)yF(21,53%),deacuerdoalasiguientedescripción:

SUPERFICIE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

A 104 9.61 104 9,61F 233 21,53 337 31,14H 745 68,86 1.082 100,00

Tabla43:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporsuperficie.

4.1.2.3.3 Suelo.Y el estado del suelo fue BU (71,46%), BL (21,96%) y MBL (6,58%), descritos en elsiguientecuadro:

SUELO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

BL 197 21,96 197 21,96BU 641 71,46 838 93,42MBL 59 6,58 897 100,00

Frecuenciasperdidas:185 Tabla44:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporestadodelsuelo.

4.1.2.3.4 Franjahoraria.La distribución de las jornadas de carreras de acuerdo a los grupos de M (48,15%), T(37,99%)yN(13,86%)fue:

MTN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

M 521 48,15 521 48,16N 150 13,86 671 62,01T 411 37,99 1.082 100,00

Tabla45:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporfranjahoraria.

52

4.1.2.3.5 Estacióndelaño.La distribución de casos control de acuerdo a la estación del año fue la detallada en lasiguientetabla,resultandoelI(18,48%),O(19,69%),P(28,19%)yV(33,64%).

ESTACIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

I 200 18,48 200 18,48O 213 19,69 413 38,17P 305 28,19 718 66,36V 364 33,64 1.082 100,00

Tabla46:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporestacióndelaño.

4.1.2.3.6 Distancia.La distribución de los grupos de distancias (usando los tres grupos descritosanteriormente)fueelsiguiente:

DISTANCIA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

≤1200m 97 8,96 97 8,961201-2000m 743 68,67 840 77,63>2001m 242 22,37 1.082 100,00

Tabla47:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporgruposdedistancias.

4.1.2.3.7 Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.EncuantoaltipodecarreraL(99,91%)oV(0,09%),sedescribeenlasiguientetabla:

L/V FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

Liso 1.081 99,91 1.081 99,91Vallas 1 0,09 1.082 100,00

Tabla48:GrupoA.Control.Distribucióndestartsportipodecarreraporobstáculosenpista.

53

4.1.2.3.8 Orden.La distribución respecto al orden fue la siguiente: cuarta (23,01%), tercera (22,09%),segunda(18,58%),quinta(14,97%)primera(15,16%),sexta(5,27%)yséptima(0,92%).

ORDEN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

1 164 15,16 164 15,162 201 18,58 365 33,743 239 22,09 604 55,834 249 23,01 853 78,845 162 14,97 1.015 93,816 57 5,27 1.072 99,087 10 0,92 1.082 100,00

Tabla49:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporordendecarrera.

4.1.2.3.9 Tipodecarreraporcategoría.Losstartssedistribuyerondelasiguienteforma,H(16,57%),H1(16,02%),H2(15,75%),PF1(24,44%),PF2(11,57%),PF3(3,9%),PF4(3,45%)YRC(4,81%):

TIPO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

H 179 16,57 179 16,57H1 173 16,02 352 32,59H2 170 15,75 522 48,34H3 38 3,52 560 51,86PF1 264 24,44 824 76,30PF2 125 11,57 949 87,87PF3 42 3,90 991 91,74PF4 37 3,45 1.028 95,19RC 52 4,81 1.080 100,00

Frecuenciasperdidas:2

Tabla50:GrupoA.Control.Distribucióndestartsportipodecarreraporcondiciones.

54

4.1.2.3.10 Nacionalidad.En cuanto a la nacionalidad de los caballos del grupo aleatorio control, resultaron ESP(49,44%), IRE (20,18%), FR (12,59%), GB (12,05%), USA (4,07%), GER (1,11%), ARG(0,37%)YPER(0,19%):

NACIONALIDAD FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

ESP 534 49,44 534 49,44FR 136 12,59 670 62,03GB 130 12,05 800 74,08IRE 218 20,18 1018 94,26ARG 4 0,37 1.022 94,63GER 12 1,11 1.034 95,74PER 2 0,19 1.036 95,93USA 44 4,07 1.080 100,00Frecuenciasperdidas:2

Tabla51:GrupoA.Control.Distribucióndestartspornacionalidad.

4.1.2.3.11 Sexo.Encuantoalsexo,sedescribieronM(32,44%),C(30,59%)eY(36,97%):

SEXO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

M 351 32,44 351 32,44C 331 30,59 682 63,03Y 400 36,97 1.082 100,00

Tabla52:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporsexo.

4.1.2.3.12 Categoríadeljinete.Encuantoalacategoríadeljinete,jockeysAfueronel12,45%yBel87,75%:

JINETE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

A 132 12,45 132 12,45B 946 87,75 1.078 100,00

Frecuenciasperdidas:4

Tabla54:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporcategoríadeljinete.

55

4.1.2.3.13 Lesión.Encuantoaltipoporlesión,el100%fueronnolesionados:

LESIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

N 1.082 100,00 1.082 100,00

Tabla53:GrupoA.Control.Distribucióndestartsporlesión.

56

4.1.2.4 PoblaciónGrupoVallas.Acontinuaciónseincluyeunatablareferenteatodoslosdatosdelosstartsdevallas:

57

C

MI

HIP

SF

SU

M

T

N

AÑ

O

L V

ES T

D

O

T

PR

P

AR

T

VM

C

VS

NA

C

S

E

CC

G

G

M

J P

E

S

CA

D

IAS

1

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

ESP

C

3

41

44800

1093

B

66,5

7

6

35

2

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

ESP

C

3

70

69228

989

B

63,5

6

14

35

3

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

IRE

Y

2

33

49210

1491

B

66,5

6

9

115

4

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

FR

C

2

11

48090

4372

B

71,5

5

6

483

5

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

ITY

C

5

27

34900

1293

B

71,5

5

0

0

6

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

IRE

Y

4

48

23346

486

B

66,5

11

0

1540

7

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

FR

C

9

57

313822

5506

10

1

171

8

HZ

H

BU

M

2013

V

I 2800

6

PF1

5000

8

14,5

3

GB

C

3

54

47870

886

A

62,5

4

14

42

9

HZ

H

BL

M

2013

V

I 3000

6

PF1

4500

6

13,5

7

3

ESP

C

3

41

44800

1093

B

69,5

7

7

21

10

HZ

H

BL

M

2013

V

I 3000

6

PF1

4500

6

13,5

7

3

GB

M

2

36

29249

812

11

HZ

H

BL

M

2013

V

I 3000

6

PF1

4500

6

13,5

7

3

ESP

C

3

70

69228

989

B

65,5

7

14

21

12

HZ

H

BL

M

2013

V

I 3000

6

PF1

4500

6

13,5

7

3

IRE

Y

2

33

49210

1491

B

67,5

6

10

21

13

HZ

H

BL

M

2013

V

I 3000

6

PF1

4500

6

13,5

7

3

IRE

C

2

33

17513

531

B

60

4

13

28

14

HZ

H

BL

M

2013

V

I 3000

6

PF1

4500

6

13,5

7

3

FR

C

2

11

48090

4372

5

6

21

15

HZ

H

BL

M

2013

V

P

3200

6

PF1

4500

6

13,2

8

3

ESP

M

2

34

64065

1884

B

66,5

5

0

605

16

HZ

H

BL

M

2013

V

P

3200

6

PF1

4500

6

13,2

8

3

FR

C

2

11

48090

4372

B

70,5

5

6

42

17

HZ

H

BL

M

2013

V

P

3200

6

PF1

4500

6

13,2

8

3

ESP

C

3

70

69228

989

B

64,5

7

14

21

18

HZ

H

BL

M

2013

V

P

3200

6

PF1

4500

6

13,2

8

3

FR

C

4

38

4500

118

B

66

6

2

112

19

HZ

H

BL

M

2013

V

P

3200

6

PF1

4500

6

13,2

8

3

ESP

C

3

37

20150

545

B

63,5

5

12

98

20

HZ

H

BL

M

2013

V

P

3200

6

PF1

4500

6

13,2

8

3

GB

M

2

36

29249

812

B

66,5

4

11

21

21

HZ

H

BU

T

2013

V

P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

1

4

ESP

C

3

70

69228

989

B

65

7

14

21

22

HZ

H

BU

T

2013

V

P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

1

4

FR

C

2

11

48090

4372

B

72

5

6

21

23

HZ

H

BU

T

2013

V

P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

1

4

ESP

C

3

37

20150

545

B

63

5

12

21

24

HZ

H

BU

T

2013

V

P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

1

4

ESP

Y

2

10

2010

201

A

71,5

8

0

610

25

HZ

H

BU

T

2013

V

P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

1

4

ESP

C

3

41

44800

1093

B

72

7

6

42

26

HZ

H

BU

T

2013

V

P

3400

6

PF1

4500

6

14,0

1

4

ESP

M

2

50

54203

1084

B

57

4

14

63

Tabla55:GrupoVallas.Datosdescriptivosdetodoslosstartsdevallas.

58

4.1.2.4.1 Hipódromo.El 100% de las carreras de la modalidad salto de obstáculos en carrera o vallas sedisputaronenelhipódromoHZenelaño2013,produciéndoseuntotalde26casos.

HIPÓDROMO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

HZ 26 100,00 26 100,00

Tabla56:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporhipódromo.

4.1.2.4.2 Superficie.TodosloscasosocurrieronensuperficieH(100%).

SUPERFICIE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

H 26 100,00 26 100,00

Tabla2:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporsuperficie.

4.1.2.4.3 Suelo.El estado del suelo se clasificó comoBU en 14 starts (53,85%), y comoBL en 12 starts(46,15%):

SUELO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

BL 12 46,15 12 46,15BU 14 53,85 26 100,00

Tabla3:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporestadodelsuelo.

59

4.1.2.4.4 Franjahoraria.VeintestartsseprodujeronenhorarioM(76,92%)yseisenhorarioT(23,08%):

MTN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

M 20 76,92 20 76,92T 6 23,08 26 100,00

Tabla4:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporfranjahoraria.

4.1.2.4.5 Estacióndelaño.LosstartsencarrerasdevallasocurrieronenI(53,85%)yenP(46,15%):

ESTACIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

I 14 53,85 14 53,85P 12 46,15 26 100,00

Tabla5:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporestacióndelaño.

4.1.2.4.6 Distancia.El 100% de las carreras se disputaron en distancias superiores a 2.001 metros, conrecorridosde3o4curvastodasellas:

DISTANCIA FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

>2.001m 26 100,00 26 100,00

Tabla6:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporgruposdedistancias.

60

4.1.2.4.7 Tipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.Enladescriptivademodalidadvallas,el100%delosstartsseprodujeronencarrerasdevallas.

L/V FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

Vallas 26 100,00 26 100,00

Tabla7:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsportipoporobstáculosenpista.

4.1.2.4.8 Orden.

Todas lascarrerasdeVallassecorrieronensexto lugar (100%)dentrode la jornadadecarreras:

ORDEN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

6 26 100,00 26 100,00

Tabla8:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporordendecarrera.

4.1.2.4.9 Tipodecarreraporcondiciones.EltipodecarreraporcondicionesydotacióneconómicasecorrespondióconlacategoríaPF1enel100%deloscasos.

TIPO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

PF1 26 100,00 26 100,00

Tabla9:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsportipodecarreraporcondiciones.

61

4.1.2.4.10 Nacionalidad.Un 46,15% de los animales fueron nacidos y criados en España, frente a un 53,85 decaballosexportados,quefueronFR(23,08%),GB(11,54%)eIRE(15,38%):

NACIONALIDAD FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

ESP 12 46,15 12 46,15FR 6 23,08 18 69,23GB 3 11,54 21 80,77IRE 4 15,38 25 96,15ITY 1 3,85 26 100,00

Tabla10:GrupoVallas.Distribucióndelosstartspornacionalidad.

4.1.2.4.11 Sexo.PrincipalmenteparticiparoncaballosC(69,23%),frenteaM(15,38)eY(15,38).

SEXO FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

C 18 69,24 18 69,24M 4 15,38 22 84,62Y 4 15,38 26 100,00

Tabla11:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporsexo.

4.1.2.4.12 Categoríadeljinete.LosjinetesparticipantesfueronensumayoríajockeysB(91,3%)frenteaA(8,7%):

JINETE FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

A 2 8,70 2 8,70B 21 91,30 23 100,00

Frecuenciasperdidas:3

Tabla12:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporcategoríadeljinete.

62

4.1.2.4.13 Lesión.Un11,54%de los starts en carreras de vallas resultaron enCMI frente a un88,46%decasosquenolofueron.

LESIÓN FRECUENCIA PORCENTAJE FRECUENCIAACUMULADA

PORCENTAJEACUMULADO

NO 23 88,46 23 88,46SI 3 11,54 26 100,00

Tabla13:GrupoVallas.Distribucióndelosstartsporlesión.

63

4.1.3Otrosdatosymediasdelasvariablesnuméricasdeloscincogruposdepoblación.

Lasmedias de las variables numéricas del Grupo 2011-2014 se detallan en la siguientetabla:

VARIABLE MUESTRA MEDIA DESVIACIÓNESTÁNDAR

MEDIANA

Participantes 16.960 10,5 3,2 10Premio(€) 16.622 6.209 5.475 4.500

Curvas 16.790 1,4 0,7 1,0Velocidad(m/s) 16.927 15,4 2,0 15,6

Tabla14:Mediasdelasvariablesnuméricasdelgrupo2011-2014.

Lasmediasdelasvariablesnuméricasdeloscincogruposdepoblaciónsedetallanenlasiguientetabla:MEDIASVARIABLES

NUMÉRICASGRUPO

2011-2014GRUPO2011

GRUPOCMI

GRUPOALEATORIOCONTROL

GRUPOVALLAS

Distancia(m) 1.715 2.200 1.741 3.077Premio(€) 6.209 6.139 5.250 6.274 4.654

Participantes 10,5 10,6 9,6 10,5 6,6Velocidad(m/s) 15,4 15,8 15,2 15,5 13,9

Curvas 1,4 1,5 2,6 1,5 3,2EdadDebut(años) 2,2 2,9 2,5 2,5Carrerascorridas 26,2 38,8 27,9 26,2

G.total(€) 29.637,1 5.2427,7 34.897 3.4532G.Medias(€) 1.460,8 1.631,1 1.204,3 1.255,75

Pesoportado(Kg) 59,5 66,5 57,3 56,99Edadstart(años) 4,1 6 3,9 4,1Carrerasenelaño 8,1 7,9 5,9 6,2

Díassincorrer 48,4 65,1 48,7 168,4

Tabla15:Mediasdelasvariablesnuméricasdetodoslosgruposdepoblación.

64

ANEXOI:ResultadosenfrentadosdeloscincogruposdepoblaciónVariableañoEl año de mayor participación de caballos y número de starts fue el 2011 (30,67%),seguidodel2012(26,07%),2013(23,48%)y2014(19,78%), siguiendounaordenaciónmás o menos lineal y descendente. El número de carreras, caballos y starts fuedescendiendo por año al cerrar los hipódromos de Mijas en 2012 y Orense en 2014 yofrecersemenosjornadasdecarrerasenelterritorionacional.LaincidenciadeCMIparacada año respectivamente fue de 0,079 casos/1000 starts en 2011, 0,023 casos/1000startsen2012,0,078casos/1000startsen2013yde0,120casos/1000startsen2014.

Gráfico1.DistribucióndeCMIenlosaños2011-2014.

Variablelesión

EnelGrupo2011-2014sufrieronCMIel0,735%del totaldestarts, frenteal99,92%destartssinincidenciasfatales.EnelGrupoCMIel100%deltotaldestartssufrieronlesiónfatal. En el Grupo Control hubo un caso CMI, el 0,09%, frente al resto de starts que nosufrieronlesión,el99,91%.EnelGrupoVallasel11,54%delosstartsencarrerasdevallasresultaronenCMIfrenteaun88,46%decasosquenolofueron.

Gráfico2.Distribucióndelesiónporgruposdepoblación.

99% 99% 99% 100% 100% 100%

2011

2012

2013

2014

30,67

26,07

23,48

19,78

0,079

0,023

0,078

0,12

%Starts

%CMI

0 20 40 60 80 100

LesiónSI

LesiónNO

0,735

99,265

1000,09

99,91

11,54

88,46

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011-2014

65

VariablehipódromoSegún los resultados descriptivos del Grupo 2011-2014, el más importante de loshipódromosnacionalesporcantidaddestartsfueHZ(54,59%),seguidoadistanciaporSS(14,11%)yDH(12,75%),enmenormedidaMI(9,20%)ylosminoritariosSL(4,7%),OR(2,86%), PI (1,44%) y VI (0,35%). Respecto al Grupo 2011, elmayor número de startstambiénocurrióenelHZ(45,14%),seguidoporMI(18,76%),SS(13,09%),DH(12,86%),OR (5,86%), SL (3,54%) y finalmente PI (0,75%). Respecto al GrupoCMI, el hipódromomás importante también fue HZ (58,33%), seguido por OR (16,67%) y PI (16,67%) yfinalmenteSS(8,33%).EnelGrupoControllosporcentajesfueronsimilares,comoeradeesperar. La mayoría de las carreras disputadas por el Grupo Control Aleatorio seprodujeron en HZ (54,44%), seguido por SS (14,14%), DH (12,66%), MI (9,15%), SL(4,89%), OR (2,87%), PI (1,47%), y finalmente VI con un (0,37%) de carreras sobre eltotal.RespectoalGrupoVallas,el100%delosstartssedisputaronenelhipódromoHZenelaño2013.

Gráfico3.Distribucióndehipódromosporgruposdepoblación.

0 20 40 60 80 100

HZ

SS

DH

MI

SL

OR

PI

VI

54,59

14,11

12,75

9,2

4,7

2,86

1,44

0,35

45,14

13,09

12,86

18,76

3,54

5,86

0,75

58,33

8,33

16,67

16,67

54,44

14,14

12,66

9,15

4,89

2,87

1,47

0,37

100

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

66

VariablesuperficieEntodoslosgruposlamayoríadestartsseprodujeronenpistaH.EnelGrupo2011-2014,enHocurrieronel68,42%,seguidadestartsenFel22,23%yenmenormedidaenAel9,35%.EnelGrupo2011,el59,8% destarts sedieronenH,seguidasporel30,05%ensuperficie F y finalmente en A el 10,15%. En el Grupo CMI, ocho starts ocurrieron encarreras celebradasen superficieH (66,67%)y cuatroenA (33,33%).NohuboningunaCMIencarrerasdisputadasensuperficieF.ElGrupoControlcorriósobreHel68,86%),Fel21,53%yAel9,61%.EnelGrupoVallasel100%delosstartsocurrieronenpistaH.

Gráfico4.Distribucióndesuperficiesporgruposdepoblación.

0 20 40 60 80 100

Hierba

Fibra

Arena

68,42

22,23

9,35

59,8

30,05

10,15

66,67

33,33

68,86

21,53

9,61

100

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

67

Variablesuelo

EnelGrupo2011-2014, lamayoríade los starts seprodujeroncon suelosenestadoBU(71,96%deltotal),seguidosporBL(21,63%)yenlamenorpartedelasocasionesestuvoMBL(6,41%).EnelGrupo2011elsuelosecalificócomoBUenel72,05%,BLenel22,88%deloscasosyMBLenel5,07%.EnelGrupoCMIelestadodelsuelofueBUenochocasosdeCMI(80%deltotal),BLendoscasos(20%),ynohaymedicióndelestadodelsueloenlosdoscasosqueseprodujeronensuperficiedearena;enningúncasoocurrióunCMIensueloMBL.EnelGrupoControlelestadodelsuelofueBUenel71,46%,BLenel21,96%yMBLenel6,58%delosstarts.EnelGrupoVallaselsuelosecalificócomoBUencatorcestarts(53,85%)ycomoBLendocestarts(46,15%).

Gráfico5.Distribucióndelestadodelsueloporgruposdepoblación.

0 20 40 60 80

BU

BL

MBL

71,96

21,63

6,41

72,05

22,88

5,07

8071,46

21,96

6,58

53,85

46,15

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

68

Variablefranjahoraria

La mayoría de starts en el Grupo 2011-2014 se produjeron en horario M (47,98%),seguidos de cerca por el horario T (38,50%) y laminoría fueron en N (13,52%). En elGrupo2011,elmayornúmerodestartsseprodujoenhorarioM(53,48%),seguidosporelT (28,80%) y finalmente el N (17,72%). En el Grupo CMI, siete starts-casos CMI seprodujeronenhorarioM(58,33%)ycincoenhorarioT(41,67%),ningunoenhorarioN.En el Grupo Control la mayoría de starts también ocurrieron en horario M (48,15%),seguidos por T (37,99%) y finalmente N (13,86%). En el Grupo Vallas, veinte starts seprodujeronenhorarioM(76,92%)yseisenhorarioT(23,08%).

Gráfico6.Distribucióndefranjahorariaporgruposdepoblación.

0 10 20 30 40 50 60 70 80

M

T

N

47,98

38,5

13,52

53,48

28,8

17,72

58,33

41,67

48,15

37,99

13,86

76,92

23,08 GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

69

VariableestacióndelañoEnelGrupo2011-2014, lamayoríadestarts seprodujeronenV(33,19%),seguidodeP(28,97%),O(19,53%)eI(18,31%).EnelGrupo2011losstartssedieronenV(32,68%),seguidodeP(28,49%),I(22,47%)yfinalmenteO(16,36%).LoscasosdelGrupoCMIseprodujeronporordenenI(50,00%),P(41,67%)yO(8,33%),ningunoenV.EnelGrupoControlelmenornúmerodestartsocurrieronenelI(18,48%),seguidosdeO(19,69%),P(28,19%)yV(33,64%).EnelGrupoVallassedieronenI(53,85%)yenP(46,15%).

Gráfico7.Distribucióndeestacióndelañoporgruposdepoblación.

0 10 20 30 40 50 60

P

V

O

I

28,97

33,19

19,53

18,31

28,49

32,68

16,36

22,47

41,67

8,33

50

28,19

33,64

19,69

18,48

46,15

53,85

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

70

Variabledistancia

EnelGrupo2011-2014,elmayornúmerodestarts seprodujoenelgrupodedistanciasintermedias (68,73%), elmenor número de starts se produjo en las carreras demenordistancia (9,43%)yel restodestarts seprodujeronendistancias largas(21,85%).EnelGrupo 2011, el mayor número de starts fueron en distancias intermedias (67,75%),seguido por distancias largas (21,81%) y finalmente distancias cortas (10,44%). En elGrupo CMI, lamayoría de starts ocurrieron en distancias largas (58,34%), seguidos pordistanciasmedias(33,33%)yfinalmentedistanciascortas(8,33%).EnelGrupoControl,lamayoría de starts fueron en distancias medias (68,67%), seguido de distancias largas(22,37%)yfinalmentedistanciascortas(8,96%).EnelGrupoVallasel100%delosstartssedisputaronendistanciaslargas.

Gráfico8.Distribucióndegruposdedistanciasporgruposdepoblación.

Ladistanciadejódesertratadacomovariablenuméricaenelmomentoquesedividieronlosstartsengruposdetramos.Sinembargo,secalcularonlasdistanciasmediasparalosgrupos de población. La distanciamedia recorrida por carrera en la población de starts2011-2014fuede1730m.Ladistanciamediarecorridatantoen losstartsdelaño2011comoenlosdelaselecciónaleatoriafuesimilar,1.715mfrentea1.741m.Enlascarrerasde vallas, la distancia media fue de 3.077 metros, lo cual es habitual en este tipo decarreras,quesecorrenamenorvelocidadperosobredistanciasmayores.Lamediaenlosstarts caso CMI fue de 2.200 metros, algo mayor que en los grupos 2011 y aleatoriocontrol.

0 20 40 60 80 100

<1201m.

1201-2000m

>2001m.

21,85

68,73

21,85

10,44

67,75

21,81

8,33

33,33

58,34

8,96

68,67

22,37100

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

71

Variabletipodecarrerasreferentealosobstáculosenpista.

Los starts de vallas representaron un 0,15% de los starts del Grupo 2011-2014,disputándosemuypocosysóloduranteelaño2013.Porello,enelGrupo2011huboun0%destartsenV.EnelGrupoCMIsedieronnuevestartsencarrerasdeL(75%)ytresencarrerasdeV(25%).EnelGrupoControlhubounamayoríadestartsenL(99,91%)ysolouncasodestartenV(0,09%).EnelGrupoVallas,el100%delosstartsfueronenV.

Gráfico9.Distribucióndetipodecarreraporobstáculosenpistaporgruposde

población.

0 20 40 60 80 100

LisoL

VallasV

99,85

0,15

100

75

25

99,91

100

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo20112

Grupo2011

72

VariableordenEnelGrupo2011-2014lamayoríadestartsseprodujeronenlacuartacarrera(22,58%)yen latercera(22,06%),seguidosde lasegunda(18,07%), laquinta(15,84%), laprimera(15,18%),lasexta(5,28%)ylaséptima(0,99%).EnelGrupo2011sedieronenlacuarta(22,49%),tercera(21,22%),segunda(17,75%),quinta(16,23%)primera(15,28%),sexta(5,88%)yséptima(1,15%).EnelGrupoCMIocurrierontrescasosenlaprimeracarrera(25%),doscasosenlasegundacarrera(16,67%),uncasoenlaterceracarrera(8,33%),uncasoenlacuartacarrera(8,33%),uncasoenlaquintacarrera(8,33%)ycuatrocasosenlasextacarrera(33,34%).EnelGrupoControlelordendeaparicióndestartsfuedelamayoríaenlacuarta(23,01%),seguidodelatercera(22,09%),segunda(18,58%),quinta(14,97%)primera(15,16%),sexta(5,27%)yséptimacarrera(0,92%).EnelGrupoVallastodoslosstartsaparecieronenlasextacarrera(100%).

Gráfico10.Distribucióndelordendecarreraporgruposdepoblación.

0 20 40 60 80 100

1ªcarrera

2ªcarrera

3ªcarrera

4ªcarrera

5ªcarrera

6ªcarrera

7ªcarrera

15,18

18,07

22,06

22,58

15,84

5,28

0,99

15,28

17,75

21,22

22,49

16,23

5,88

5

25

16,67

8,33

8,33

8,33

33,34

15,16

18,58

22,09

23,01

14,97

5,27

0,92

100

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

73

VariabletipoporcondicionesdecarreraEnelGrupo2011-2014lamayoríadelascarrerasdisputadasfuerondetipohándicap,entodassusmodalidades(51,75%sobreeltotaldecarreras).SerepartieronenH(17,21%),H2 (16,46%), H1 (14,82%) y H3 (3,26%). Las carreras de RC representaron un 4,35%sobreeltotal,yfinalmentelascarrerasdepesofijoentodassuscategoríasconstituyeronel 24,65%PF1, 12,30%PF2, 3,79%PF3y3,16%PF4.En elGrupo2011 la frecuencia yporcentaje de cada tipo de carreras respecto a los starts fue H 29,64%, H1 14,8%, H215,23,H32,33,PF119,84%,PF28,59%,PF31,77%,PF43,03%yRC5,77%.EnelGrupoCMI los starts se dieron en H (25%), dos casos en carreras de H3 (16,67%), cuatro encarreras PF1 (33,33%) y tres casos en carreras PF2 (25%). En el Grupo Control serepartieronenH(16,57%),H1(16,02%),H2(15,75%),PF1(24,44%),PF2(11,57%),PF3(3,9%), PF4 (3,45%) Y RC (4,81%). En el Grupo Vallas todos los starts ocurrieron encategoríaPF1(100%).

Gráfico11.Distribucióndeltipodecarreraporcondicionesporgruposde

población.

0 20 40 60 80 100

H

H1

H2

H3

PF1

PF2

PF3

PF4

RC

17,21

14,82

16,46

3,26

24,65

12,3

3,79

3,16

4,35

29,64

14,8

15,23

2,33

19,84

8,59

1,77

2,8

5,77

25

16,67

33,33

25

16,57

16,02

15,75

24,44

11,57

3,9

3,45

4,81

100GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

74

VariablenacionalidadEnelGrupo2011losstartsfueronESP43,66%,IRE23,55%,FR15,15%,GB11,98%,USA3,79%, GER 0,67%, ARGO,54%, SWE 0,19%, CAN 0,13%, POR 0,12%, PER 0,10%, URU0,06%, ITY 0,04%, CHI 0,02% y SAF 0,02%. En el Grupo CMI, cuatro starts fueron ESP(33,33%),cuatrosecriaronenGB(33,33%),dosenFR(16,67%),unoenUSA(8,33%)yunoenIRE(8,33%).EnelGrupoControl,losstartsfueronESP(49,44%),IRE(20,18%),FR(12,59%), GB (12,05%),USA (4,07%), GER (1,11%), ARG (0,37%) y PER (0,19%). En elGrupo Vallas el 46,15% de los animales fueron ESP, frente a un 53,85 de caballosexportados,quefueronFR(23,08%),GB(11,54%)eIRE(15,38%).

Gráfico12.Distribucióndenacionalidadporgruposdepoblación.

0 10 20 30 40 50

ESP

IRE

FR

GB

USA

GER

ARG

SWE

CAN

POR

PER

URU

ITY

CHI

SAF

43,66

23,55

15,15

11,98

3,79

0,67

0,54

0,19

0,13

0,12

0,1

0,06

0,04

0,02

0,02

33,33

8,33

16,67

33,33

8,33

2,4

4,4

1,8

2,8

49,44

20,18

12,59

12,05

4,07

1,11

0,37

0,19

46,15

15,38

23,08

11,54

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

75

VariablesexoEn los starts del grupo 2011-2014 no se estudió la variable sexo. En el Grupo 2011 elporcentajedeYfuedel35,17%deltotal,siendoelrestoM.Deéstos,yrespectoaltotaldestarts, losstartsMparticiparonel33,67%yCel31,17%sobreel total.EnelGrupoCMI,nueve casos fueronM (75%), dos fueron C (16,67%) y uno fue Y (8,33%). En el GrupoControl, fueron M (32,44%), C (30,59%) e Y (36,97%). En el Grupo Vallas fueron C(69,24%),frenteaM(15,38)eY(15,38).

Gráfico13.Distribucióndelsexoporgruposdepoblación.

VariablecategoríadeljineteEnelGrupo2011-2014noseestudiólavariableCategoríadeJinete.EnelGrupo2011,losstartsconjinetecategoríaBfueron89,56%frenteaun10,44%dejinetesA.EnelGrupoCMI,doscasosocurrieronconjineteA, (16,67%)ydiezporun jockeyB(83,33%).EnelGrupoAleatorioControllosjockeysAfueronel12,45%yBel87,75%.EnelGrupoVallasfueronmayoríadejinetesB(91,3%)frentealosA(8,7%).

Gráfico14.Distribucióndelacategoríadeljineteporgruposdepoblación.

0 20 40 60 80

M

C

Y

33,67

31,17

35,17

75

16,67

8,33

32,44

30,59

36,97

15,38

69,24

15,38

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

0 20 40 60 80 100

JineteA

JineteB

10,44

89,56

16,67

83,33

12,45

87,75

8,7

91,3

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

76

VariableparticipantesLamediadeparticipantesfuesimilarenlosGrupos2011-2014,2011,AleatorioControlyCMI (respectivamente10,510,6,10,5y9,6caballosparticipantesporcarrera).ElGrupoVallastuvounamediadeparticipantesbastantemenor,de6,6caballosporcarrera.

Gráfico15.Distribucióndelamediadeparticipantesporgruposdepoblación.

VariablepremioEl premio medio en euros del Grupo 2011-2014 fue de 6.209 euros por carrera. FuesimilarenlosGrupos2011yAleatorioControl,respectivamente6.139y6.274euros.LoscasosdeCMIocurrieronensumayoríaencarrerasdepremiosbajos,siendoelpromediodelGrupoCMIde5.250eurosdepremioalganador,menorqueenlosgruposcontrol.ElpremiopromedioenelGrupoVallasfuealgomenor,4.654euros.

Gráfico16.Distribucióndelamediadelpremioen€porgruposdepoblación.

9 9,5 10 10,5 11

Mediaparticipantes

10,5

10,69,6

10,59,6 GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000

Mediapremio€

6.209

6.139

5.250

6.274

4.654GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

77

VariablecurvasEl númeromedio de curvas recorridas por carrera fue de 1,4 curvas por carrera en elGrupo 2011-2014, igual en los Grupo 2011 y Grupo Aleatorio Control (1,5 curvas porcarrera), algo mayor (2,2 curvas por carrera) en el Grupo CMI y bastante mayor en elGrupoVallas(3,2curvasporcarrera).

Gráfico17.Distribucióndelamediadecurvasporgruposdepoblación.

VariablevelocidadLavelocidadmediadesarrolladaporelcaballoganadordelacarreraenm/sfueparecidaen los grupos: Grupo 2011-2014 (15,4 m/s), Grupo 2011 (15,8 m/s), Grupo AleatorioControl(15,5m/s)yGrupoCMI(15,2m/s),siendomenorenelGrupoVallas(13,9m/s).

Gráfico18.Distribucióndelavelocidadmediaenm/sporgruposdepoblación.

0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5

Mediadecurvas

1,4

1,5

2,2

1,5

3,2 GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

12,5 13 13,5 14 14,5 15 15,5 16

Velocidadmedia(m/s)

15,4

15,8

15,2

15,5

13,9 GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

Grupo2011-2014

78

VariablecarrerastotalesEstavariableylassucesivasquesedescribenmásabajo,yanoseanalizaronenelGrupo2011-2014.Lamediadecarrerastotalesdisputadasenlavidadeportivacompletadecadacaballo en el momento de iniciar el presente estudio fue de 27,9 carreras en el Grupo2011,26,2enlosGruposAleatorioControlyCMIyde38,8carrerasenelGrupoVallas.

Gráfico19.Distribucióndelamediadecarrerastotalesporgruposdepoblación.

VariablegananciastotalesygananciasmediasporcarreraLamediadegananciaseconómicastotaleseneurosporcarrerafuede34.897eurosenelGrupo2011,29.637,1eurosenelGrupoCMI,34.532eurosenelGrupoAleatorioControlyde52.427,7eurosenelGrupoVallas.LaedadmediaalstartdeloscaballosdeVallasfuemucho mayor que en los demás grupos, lo cual puede explicar que sus gananciaseconómicasfueranmuchomayorestambién.Lasgananciasmediaseneurosporactuaciónencadacarreradisputadafueronde1.204,3eurosenelGrupo2011,1.460,8eurosenelGrupoCMI, 1.255,7 euros en elGrupoAleatorioControl y de1.631,1 euros en elGrupoVallas.

Gráfico20.Distribucióndelasmediasdegananciaseconómicasen€porgruposde

población.

0 10 20 30 40

MediaCarrerasTotales27,926,226,2

38,8GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

0 10000 20000 30000 40000 50000 60000

Ganaciastotales

Gananciasmedias

34.897

1.204,3

29.637,1

1.460,8

34.532

1.255,7

52.427,7

1.631,1GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

79

VariableedadaldebutyedadalstartLaedadmediaenañosdeloscaballosenelstartdesuprimeraparticipaciónencarrerasen el Grupo2011 fue de 2,5 años, igual que en el GrupoAleatorio Control. En el GrupoVallas fuemayor, 2,9 años, y en elGrupoCMI fuemenor, 2,2 años.Laedadmedia en elmomentodelstartfuede3,9añosenelGrupo2011,4,1añosenelGrupoCMI,4,1añosenelGrupoAleatorioControlyde6añosenelGrupoVallas.

Gráfico21.Distribucióndeedadesmediasenañosporgruposdepoblación.

VariablepesoportadoElpesomedioportadoporloscaballosenelGrupo2011fuede57,3kg,59,5enelGrupoCMI,57kgenelGrupoAleatorioControl,y66,5kgenelGrupoVallas.

Gráfico22.Distribucióndepesomedioportadoenkgporgruposdepoblación.

0 1 2 3 4 5 6

Edadaldebut

Edadalstart

2,5

3,9

2,2

4,1

2,5

4,1

2,9

6

GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

50 55 60 65 70

Pesomedio(kg)

57,3

59,5

57

66,5 GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

80

VariablecarrerasenelañoLamediadecarrerasdisputadasenelúltimoañonaturalprevioalstart(365días)porelcaballoparticipantefuede5,9carrerasenelGrupo2011;8,1enelGrupoCMI;6,2enelGrupoAleatorioControlyde7,9enelGrupoVallas.

Gráfico23.Distribucióndemediadecarrerasenelúltimoañoporgruposde

población.

VariabledíassincorrerEstavariablenuméricaindicalosdíastranscurridosdesdelaúltimacarreradisputadaporel caballo. El número de días transcurridos desde su anterior carrera fueron demedia48,4 en el Grupo 2011; 65,1 en el Grupo CMI; 48,7 en el GrupoAleatorio Control y de168,4enelGrupoVallas.

Gráfico24.Distribucióndemediadedíasdesdeúltimacarreraporgruposde

población.

0 2 4 6 8 10

Carrerasenelaño

5,9

8,16,2

7,9 GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

0 50 100 150 200

Díasdesdeúltimacarrera48,4

65,148,7

168,4GrupoVallas

GrupoControl

GrupoCMI

Grupo2011

81

82

4.2 Resultadosanalíticos.

4.2.1 IncidenciadeCMI.

LaincidenciadeCMIporcada1.000startsenEspañadurantelosaños2011a2014fuede0,735 casos/1000 starts, que representa una prevalencia de lesión catastrófica del0,073%.Por años, hipódromos y tipo de carrera referente a la existencia o no de obstáculos losresultadosestándescritosenlasiguientetabla:

VARIABLE CATEGORÍA MUESTRA CASOSCMI

INCIDENCIACMI

PREVALENCACMI

Año 2011-2014 16.960 12 0,735/1000 0,07% 2011 5.202 4 0,795/1000 0,08% 2012 4.421 1 0,237/1000 0,02% 2013 3.983 3 0,780/1000 0,08% 2014 3.354 4 1,202/1000 0,12%

Hipódromo PI 245 2 8,470/1000 0,85% OR 485 2 4,246/1000 0,42% HZ 9.259 7 0,785/1000 0,08% SS 2.393 1 0,434/1000 0,04% MI 1.560 0 0 0 SL 797 0 0 0 VI 59 0 0 0 DH 2.162 0 0 0

TipoL/V LISO 16.934 9 0,550/1000 0,05% VALLAS 26 3 125/1000 12,50%

Tabla71:IncidenciasdeCMIporaños,hipódromosytipodecarreraporobstáculos.

Porgruposdepoblacionesespecialeslasincidenciasserecogenenlatablaquehaydebajo:

POBLACIÓNESPECIAL

MUESTRA CASOSCMI INCIDENCIACMI PREVALENCIACMI

G.2011 5.202 4 0,077/1000 0,008%G.A.Control 1.081 1 0,092/1000 0,009%

G.CMI 12 12 1000/1000 100%G.Vallas 26 3 11,54/1000 1,15%

Tabla72:IncidenciasdeCMIporgruposdepoblacionesespeciales.

83

4.2.2 Resultadosunivariable.Las variables categóricas fueron hipódromo (HIP), superficie (SF), suelo (SU), franjahoraria (MTN), año (AÑO), tipo en cuanto a obstáculos (L/V), estación del año (EST),distanciaporgrupos(D),ordendecarrera(O),tiposegúncondicionesdelprograma(T),nacionalidaddelcaballo(NAC),sexo(S),categoríadeljinete(J)ylesión(L).Las variables numéricas estudiadas fueron el número de participantes (P), la velocidadmediadesarrollada(VM),elnúmerodecurvasenelrecorrido(CVS),ladistancia(D),edaden el debut (ED), carreras corridas (CC), ganancias económicas totales (G), gananciasmediasporcarrera(GM),pesoportado(PS),premio(PR),edadenelmomentodelstart(ES),elnúmerodecarrerasanterioresenelaño(CA)yelnúmerodedíasdesdesuúltimacarrera(DÍAS).LosresultadosdelanálisisunivariabledelGrupoAleatorioControlincluyendolosstartsdevallas arrojaron datos significativos, identificando como factores de riesgo las variableshipódromo, superficie, estación del año, distancia, tipo de carrera respecto a losobstáculos, sexo,númerodecurvasenel recorridoydías transcurridosdesdesuúltimacarrera. Los resultados excluyendo los starts de vallas fueron diferentes, resultandosignificativas las variables hipódromo, superficie, estación del año, tipo de carrerarespectoasuscondiciones,sexo,ynúmerodecurvasenelrecorrido.

4.2.2.1 PoblaciónGrupoAleatorioControl(constartsdeVallas).

4.2.2.1.1 Variablescategóricas.

Alaplicareltestχ2alasvariablescategóricaselprogramaestadísticonecesitórealizarunsegundo test (Fischer) en muchas de ellas por no contar con un número suficiente deindividuosparaserválido.Enambostestestadísticos,paraunvalordeconfianzade95%setomóunp-valormenoroiguala0,05(α=95%).ParatodaslasvariablescategóricasfuenecesarioaplicareltestdeFischermenosparalavariablenacionalidad.Lasvariablesqueresultaronsignificativasenlapoblacióngeneralincluyendolosstartsdevallasconunp≤0,05fueronhipódromo,superficie,estación,distancia,liso/vallasysexo.

84

AcontinuaciónsepresentaunatablacomparativadesignificaciónderiesgodeCMIparalasvariablescategóricasincluyendostartsvallas:

Variable χ2(p≤0,05)

Fischer(p≤0,05)

Significación

Hipódromo 0,0002 0,0133 SISuperficie 0,0088 0,015 SI

Suelo 0,6774 1 -MTN 0,3795 0,5194 -Año 0,4559 0,4214 -

Estación 0,0077 0,0029 SIDistancia 0,0117 0,0104 SI

L/V <0,0010 <0,0001 SITipo 0,1382 0,1123 -

Nacionalidad 0,2752 0,3862 -Sexo 0,0069 0,0109 SIJinete 0,6407 0,6501 -

Tabla73:Resultadosdesignificacióndevariablescategóricasincluyendostartsdevallas.

85

4.2.2.1.2 Variablesnuméricas.Secalcularon losparámetrosestadísticospara lasvariablesnuméricasyseaplicóel testde Wilcoxon. Los resultados se describen en la tabla debajo, saliendo significativas lasvariablescurvasydías.L N Variable N2 Media Desviación

estándarMediana Rango

CuartilesWilcoxon(p≤0,05)

NO 1.080 Orden 1.080 3.2 1.5 3.0 2.0 0,5772 Participantes 1.080 10.5 3.2 10.0 4.0 0,4511 Premio 1.067 6.259 5.672 4.500 1.500 0,4484 Curvas 1.071 1.5 0.7 1.0 1.0 <0,001 Velocidad 1.080 15.5 2.0 15.7 0.9 0,2327 Carreras

totales1.080 26.2 17.1 22.0 20.0 0,9194

Gananciascarrera

1.080 1.259 1.461 852.1 1.058 0,4567

Peso 1.080 57.2 3.2 57.0 4.0 0,1222 Edad 1.080 4.1 1.5 4.0 2.0 0,4106 Carrerasen

elaño1.079 6.2 4.1 6.0 6.0 0,1201

Días 1.080 48.1 74.8 26.0 30.5 0,0723SI 12 Orden 12 3.6 2.2 3.5 4.5 - Participantes 12 9.6 2.6 9.5 4.5 - Premio 12 5.250 1.699 5.000 1.250 - Curvas 12 2.6 1.0 2.0 1.5 - Velocidad 12 15.2 1.0 15.5 1.2 - Carreras

totales12 26.2 17.1 30.5 25.5 -

Gananciascarrera

12 1.461 1.365 968.3 1.174 -

Peso 12 59.5 5.3 59.3 5.8 - Edad 12 4.1 0.3 4.0 0.0 - Carrerasen

elaño12 8.1 3.9 6.5 6.0 -

Días 12 65.1 67.7 45.0 47.0 -

Tabla74:Resultadosdesignificacióndevariablesnuméricasincluyendostartsdevallas(N,N2=muestras).

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4.2.2.2 PoblaciónGrupoAleatorioControl(sinstartsdeVallas)

Losstartsdevallaseransolo26(de loscualesdosfueroncaballosretirados), frentea lapoblación total de 16.960 starts (16.316 starts descontando los retirados). Aunque lamayorincidenciadeCMIsedioenlascarrerasdevallas,estavariablepodíaenmascararinformaciónyresultónecesarioeliminarlassalidasdevallasdeloscálculosparaobtenerdatosestadísticosmásrepresentativosdelapoblacióngeneralreal.

4.2.2.2.1 VariablescategóricasSe repitieron los test estadísticos. Con un p-valor ≤ 0,05, las variables que resultaronsignificativas en la población del grupo control eliminando los starts de vallas fueronhipódromo,superficie,estación,tipoysexo.Acontinuaciónsepresentaunatablacomparativadesignificacióndefactorderiesgoparalasvariablescategóricasexcluyendolosstartsdevallas:

Variable χ2(p≤0,05)

Fischer(p≤0,05)

Significación

Hipódromo <0,0001 0,0061 SISuperficie 0,0013 0,0094 SI

Suelo 0,6567 1 -MTN 0,4894 0,7301 -Año 0,1067 0,0933 -

Estación 0,0179 0,0109 SIDistancia 0,252 0,156 -

L/V -Tipo 0,0193 <0,0344 SI

Nacionalidad 0,3426 0,5067 - Sexo 0,0155 0,022 SI

Jinete 0,9185 1 -

Tabla75:Resultadosdesignificacióndevariablescategóricasexcluyendostartsdevallas.

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4.2.2.2.2 Variablesnuméricas.SevolvieronacalcularlosparámetrosestadísticosparalasvariablesnuméricasyseaplicóeltestdeWilcoxon.Losresultadossedescribenenlatabladedebajo,saliendosignificativala variable curvas; y desapareciendo como variable significativa comparada con laestadísticadelGrupoAleatorioControlconstartsdevallaslavariabledías:L N Variable N2 Media Desviación

estándarMediana Rango

CuartilesWilcoxon

p

NO 1.079 Orden 1.079 3.2 1.5 3.0 2.0 0,3274 Participantes 1.079 10.5 3.2 10.0 4.0 0,7039 Premio 1.066 6.261 5.674 4.500 1.500 0,4381 Curvas 1.070 1.4 0.7 1.0 1.0 0,0049 Velocidad 1.079 15.5 2.0 15.7 0.9 0,8263 Carreras

totales1.079 26.2 17.1 22.0 20.0 0,2565

Gananciascarrera

1.079 1.259 1.462 852.1 1.062 0,4641

Peso 1.079 57.2 3.2 57.0 4.0 0,4889 Edad 1.079 4.1 1.5 4.0 2.0 0,4357 Carrerasenel

año1.078 6.2 4.1 6.0 6.0 0,7444

Días 1.079 48.1 74.8 26.0 31.0 0,1224SI 9 Orden 9 2.8 1.9 2.0 3.0 - Participantes 9 10.6 2.1 12.0 3.0 - Premio 9 5.444 1.944 5.000 1.500 - Curvas 9 2.3 1.0 2.0 0.0 - Velocidad 9 15.7 0.6 15.7 0.6 - Carreras

totales9 19.3 13.0 14.0 24.0 -

Gananciascarrera

9 1.638 1.554 978.9 1.552 -

Peso 9 58.6 5.4 59.0 5.0 - Edad 9 4.1 0.3 4.0 0.0 - Carrerasenel

año9 6.4 2.8 6.0 2.0 -

Días 9 72.8 77.0 48.0 52.0 -

Tabla76:Resultadosdesignificacióndevariablesnuméricasexcluyendostartsdevallas(N,N2=muestras).

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4.2.3 Análisismultivariable:Árboldedecisión.Con los starts del GrupoAleatorio Control se realizó un árbol de decisión utilizando unalgoritmoChaid.EnelárbolseenfrentarontodaslasvariablescontralaexistenciadeCMIy entre ellasmismas. No se tuvo en cuenta la categoría de starts de vallas, pues por eltamañodelosnodoshijos(mínimo10individuos)elárbolnoadmitíalaentradadeestavariable.Sinembargo, tambiénporelpequeñonúmerodestartsdevallas frentealgrannúmerode lapoblacióngeneral,seconsideróqueeraapropiadodecaraa identificar losverdaderosfactoresderiesgodeCMIquepodíanafectaraloscaballosenrealidad.En el análisis multivariable, el árbol de decisión identificó como individuos en riesgosignificativo a los caballos de 3 y 4 años de edad que eran machos enteros y habíandebutadoadosaños.Enungradoderiesgomuchomenorseidentificólosanimalesde3y4añosdeedaddesexofemeninoomasculinocastradoquecompitieronenlastemporadasdeinvierno.Se calculó el área bajo la curva COR, cuyo valor fue 0,942, lo cual da una idea del buenvalorpredictivodelárbolobtenido.

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Gráfico25.Esquemadelárboldedecisión

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Gráfico26.CurvaCOR

ÁREABAJOLACURVA INTERVALOdeCONFIANZAal95%

0,942 0,901-0,982

Tabla77:Resultadosdelárboldedecisión.IntervalodeconfianzacurvaCOR

POSITIVOsiesMAYOR

oIGUALque:SENSIBILIDAD ESPECIFICIDAD 1-ESPECIFICIDAD

-1,0000 1,000 0,000 1,0000,0014 1,000 0,585 0,4150,0380 0,917 0,908 0,0920,0946 0,667 0,944 0,5601,1159 0,000 1,000 0,000

Tabla78:Resultadosdelárboldedecisión.ParesSensibilidad/Especificidad

La evaluación de la calidad predictiva del árbol de decisión se realizó mediante losporcentajesobservadosendiferentespuntosdecorte.EnlatablasepuedeobservarqueelmejorparSensibilidad/Especificidadseencuentraenelpuntodecortedel3,80%,siendoenesepuntoelvalordeSensibilidadel91,7%yeldeEspecificidadel90,8%.

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5. DISCUSIÓN

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5. DISCUSIÓNDesdeelmomentoenquelasCMIsontanpocofrecuentesydeetiologíamultifactorial,esmuydifícilsacarconclusionessencillasdelosresultadosobtenidos.Porello,sedebetenermucha cautela al interpretarlos, ya que hay gran cantidad de factores que aumentan elriesgoe intervienena lavezeneldevenirdeunaccidente fatal.29Unamuestradehastaqué punto los factores causales interactúan entre sí y además son tan difíciles deidentificaresquelamayoríaloscaballosparticipantesenunamismacarrerasondeedad,sexo y calidad similar y corren sobre la misma superficie; por ello, la mayoría de lasdiferenciasencuantoariesgoentrelosstartscontrolesyloscasossedeberíanatribuiraotrosfactores.28Enelpresentetrabajo,elgrupodepoblaciónprincipal2011-2014yloscuatrogruposdepoblaciones especiales, de los que se estudiaron todas las variables categóricas ynuméricas,arrojarondatossimilaresycoherentesasuscondiciones.Serecopilarontodoslosstartsocurridosdesde2011a2014incluidos,porserlosañosdelos que estaban recogidos todos los datos completos del SVO. El hipódromo HZ estuvocerrado desde 1996 hasta 2005. Pero no fue hasta finales del año 2010 que empezó afuncionarunSVOdirectamentedependientedelOrganismoRegulador,aligualqueocurríaen otros países. Este SVO comenzó a realizar actas de incidencias veterinarias de cadajornadadecarreras,queseadjuntabanalActadeComisarios.Estasactasveterinariassepublicabanregularmente,conloqueeranaccesiblesalpúblicoyalosinvestigadores.Losdatos referentes a las variables del estudio también se obtuvieron de la base oficial dedatosdelaSFCCEydebasesdedatos independientesdelassociedadesorganizadorasydelosdiferentesmediosperiodísticosprincipalesenelsector.Lasvariablesparaesteestudioseeligierondeacuerdoavarioscriterios,delosquedebíancumpliralmenosunodeellos.Principalmente,debíanservariablesconposibilidaddeserunfactorderiesgodesufrirCMI,previamentedescritasenlaliteratura,cuyainformaciónfueseposiblerecabarconlasbasesdedatosexistentesenelpaís,quesepensarapodíanserde interésbiológicoo estadísticoadicional y/o, finalmente, sobre lasque sepudieraactuarencasodedemostrarseserfactoresderiesgoparaCMI.En España, durante los cuatro años del estudio completo, se dieron carreras en ochohipódromos diferentes, siendo el HZ el que mayor número de carreras ofreció,produciéndoseenélel54,59%deltotaldestarts.Estehipódromoeselprincipaldelpaís,por motivos geográficos, históricos, tamaño, número de jornadas de carreras, premioseconómicos, cantidad de participantes y por cabaña equina estabulada en el centro deentrenamientodeformapermanente.Los hipódromos menos destacados, VI y PI, en la actualidad solo organizan una o dosjornadas de carreras al año. Estos hechos no hacen justicia a su importancia histórica.Durante muchos años, la temporada invernal de PI fue una parte fundamental paracaballosyentrenadoresdentrodel ciclodel calendarioanualdecarrerasenEspaña; sinembargo,pormotivosprincipalmenteeconómicos,enlaactualidadcorrepeligrodecierre.VIorganizaunajornadadecarrerasalañonadamás,afinalesdeeneroyconmotivodelas

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fiestaspatronalesdeSanAntonio;perosonunascarrerasconmuchatradiciónecuestreenTarragonaymuyapreciadasporlaaficiónlocal.LaincidenciadeCMIporhipódromosdescribióelhipódromoPIcomoeldemayorriesgoen España (8,25 casos/1000 starts). Comparada con la incidencia total del estudio, esmuchomayor.Sinembargo,sedebetenermuchocuidadoalahoradecalificaresetrazadocomodemásarriesgado,porque,ademásdehabermuypocoscasosdeCMIenelestudiototal,esehipódromotambiénpresentómuypocasjornadasdecarrerasystarts.UnúnicoaccidenteenelquesevieroninvolucradosdoscaballosquesufrieronCMIpudoalterardemaneramuy importante el resultado de incidencia de este hipódromo. La incidencia deCMIdel hipódromoOR también esmuchomayor a ladel país, 4,25 casos/1000 starts ytieneunnúmerodestartsmuybajocomparadoconeltotaldelestudio(485startssobreuntotalde16.960,el2,88%),porloqueextrapolarsuincidenciaalrestopodríaresultarconflictivo.Suincidenciamayoralamediasepodríaexplicarporqueenestehipódromosecorrieroncarrerasdemenorcategoría;lospremioseranmenoresysepodríapensarquela cabaña equina que se trasladó a correr allí estaba compuesta por caballos de peorcalidadoconpatologíaspreexistentes.El factorde riesgo tipodecarrera respectoa suscondiciones en el programa había resultado significativo en los resultados estadísticos,peroesposiblequelaaltaincidenciadeCMIenloshipódromosPIyOR,depremiosmásbajos,contribuyesemuchoaesteresultado.AunquelamayoríadecasosdeCMIseprodujeronenelHZ,suincidenciadeCMIfuemuysimilaralaincidenciatotaldelestudio(0,785y0,735casos/1000startsrespectivamente).LaincidenciadelSSfueinferioralaincidenciatotal.Enelrestodehipódromos,VI,MI,DHySL,laincidenciadeCMIfuecero.El factor de riesgo hipódromo resultó significativo como factor de riesgo para CMI enambosgruposdeanálisisestadístico,tantoenelqueincluyólosstartsdevallascomoenelqueno los incluyó.Segúnesteresultado,sepodríaafirmarqueelhipódromoPIseguidoporOR son losdemayor riesgodeEspaña, seguidosdelHZ, que se ajustabastante a lamedianacional, estandopordebajoel SS; loshipódromosdeMI,VI,DHYSL fueron losmásseguros.Elresultadodelhipódromocomofactorsignificativoderiesgoyahabíasidoobtenidoporvariosautoresenotroslugaresdelmundo,aunquecoincidimosconellosenlaapreciacióndequenosepuedeconcluirdemanerageneralque la incidenciasolamenteesdebidaalhipódromo.25,29Cadapistapresentadiferenciasimportantesencuantoamuchosfactorescomo por ejemplo trazado, diseño, características de la población de caballos,mantenimiento,condicionesambientalesyotrosmuchosfactoresqueinteractúanentresí,por lo que la incidencia de CMI no puede achacarse exclusivamente al hipódromo. Enrealidad,a lahorade laverdadnoresultanadasencillohaceresaafirmaciónysedebenmanejarestosdatosconmuchacautela.Lavariablesuperficieresultósignificativacomofactorderiesgoenestetrabajo,tantoenelanálisisestadísticodelgrupoqueincluyólosstartsdevallas,comoenelquenolohizo,siendo lahierba la superficiedemayorsiniestralidadseguidapor laarena.Lahierbahasido siempre considerada como la superficie más segura, pero no hay datos realmente

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significativosyconcluyentesanivelmundialaesterespectonitodoslosautoresestándeacuerdo, publicando algunos de ellos que las superficies sintéticas eran másseguras.8,13,27,30,35,36 En base a los resultados de este estudio, también se podría concluirquelaspistasdefibrageotextilenEspañafueronlasmenospeligrosas.El estado del suelo dependió principalmente de diversos factores ambientales como lahumedad, la temperatura y la cantidad de carga de carreras que iban acumulando laspistasal ir transcurriendo las temporadas.Laspistas sevanestropeandoporeluso; lossistemasdemantenimientohabitualesintentanqueesedeteriorosealomáslentoposible,peroesinevitablequeseproduzca.El estado del suelo es un factor sobre el que todo el mundo discute, considerándoseimprescindible su investigaciónen todos losestudiospublicadossobreel tema,pero lasopinionessobreelpapelquejuegaeneldesarrollodelasCMIssonparatodoslosgustos.Hayautoresquenohanencontradoasociaciónentreelestadodelapistaylaaparicióndelesiones fatales.7,25,30 Según otros, hay evidencias de que la mayoría de lesionescatastróficas se producen en suelos firmes o rápidos29,31, argumentando explicacionescomo que las pistas muy duras tienen menor efecto amortiguador27, aunqueprobablementeexistanotrosfactoresdiferentesqueinfluyenenello.

Es evidente que las pistas de hierba cuando llueve mucho pueden presentar uncomportamiento diferente a las de arena o fibra. Las pistasmuy embarradas presentanunas característicasmuyparticulares y no sondel gusto demuchos caballos. Cuando elfirme está demasiado blando, el sentir general es que los caballos en teoría sanos sesientenmásincómodos,yaqueesasuperficieesmásinestableydeslizante.Sinembargo,los caballos con pequeñas molestias pueden sentirse aliviados y dar un mayor valorcuandocompitenenesascondiciones.25,30Además,sedebetenerencuentaqueenEspañanoestápermitidoalosentrenadoresretirarloscaballossielsueloestacalificadodeMBL,comosíocurreenotrospaíses.Porello,enocasioneslosentrenadoresyjinetesoptanpornoexigiralmáximoasusmonturassinolossientencómodosysencillamentelosdejanirhasta la meta; tal vez sería conveniente para las Autoridades Hípicas españolas elconsiderar laposibilidaddepermitira lospreparadores la retiradade loscaballossinoestánconformesconlascondicionesdelapista;aunque,porotrolado,esciertoqueenlaactualidad esta petición está condicionada por un sistema de apuestas que obliga arealizarladeclaracióndeparticipantesconcincoosietedíasdeantelación,casoúnicoenelmundo,imposibilitandoporelmomentolaadopcióndeestamedidaenEspaña.

Aunque en este estudio no se encontró ninguna CMI en suelos calificados como muyblandos, no se puede afirmar que esta condición del suelo es lamás segura en España,porqueenestetrabajoelestadodelsuelonosaliósignificativocomofactorderiesgoparaCMIenningunodelosdosgruposanalíticos.Nosehabíaobservadoningúntrabajoenelqueseinvestigaselafranjahorariadedisputade carreras como posible riesgo. Se pensó en si tal vez podía influir como factorpredisponente en España, principalmente porque existía la posibilidad de que lacelebracióndecarrerasenlashorasdemayortemperaturadurantelosmesescálidosoladisputadecarrerasnocturnasfueraunfactordiferencialfrenteaotrospaíses.Trashacer

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losanálisisestadísticosseconcluyóquelafranjahorariadedisputadelascarrerasnoerasignificativacomoriesgodeCMIenningunodelosdosgruposdeanálisisunivariable.La distribución del calendario anual de las carreras en los diferentes hipódromosno esaleatoria, sino que obedece a intereses históricos, tradicionales, económicos, deorganizaciónyderepartode jornadasde formaadecuadaconelobjetodeasegurarquehayacaballossuficientesparadisputarlasdeformaapropiada.Laestacióndelañoenquesedisputanlascarrerasesimportanteparalascondicionesambientales,estadodelsuelo,afluencia del público de temporada en los diferentes hipódromos e incluso para laestacionalidad física, épocas de estro de las hembras y periodos de descanso de lospropios animales. También puede resultar importante a la hora de presentarse camposmásomenosnumerososdecontrincantesdentrodelamismapruebaoparadeterminarlacalidaddeloscaballosparticipantes,puestoquelamayoríadeloscaballos,principalmentelos de mayor calidad, suelen tener su periodo de descanso anual en el invierno. Laestacionalidad también ha sido mencionada por otros autores como posible factor deriesgodesufrirCMI.18,30,34Laestacióndelañoresultócomofactorderiesgosignificativo,paraelgrupoanalíticoconstartsdevallasyparaelgruposinstartsdevallas.A lahoradeprogramarelcalendarioanual de competición y las temporadas para correr los caballos, se podría decir quecompetirenlasestacionesdeIyPtendríamayorriesgodesufrirlesióncatastrófica.Peronosedebeolvidarquelascarrerasdevallas,desiniestralidadaltísima,sedisputaronenIyP,loquepudodistorsionarlaincidenciayriesgorealesportemporadas.Se encontraron otros estudios en los que la temporada de invierno resultaba demayorsiniestralidad,loquecoincideconlosresultadosdeestetrabajo.15,29Laexplicaciónaestonoesmuyclara; talvezsepuedapensarquenormalmenteel inviernoestáal finalde latemporada anual de competición, siendo la estación en que la mayoría de los caballosdescansan después de llevar todo el año corriendo para poder afrontar otra vez elcalendariodel año siguiente con lanueva temporadadeprimavera.De estamanera, loscaballosquenoparasenycontinuarancorriendo,podríanllevarunamayoracumulaciónde carga de trabajo en entrenamiento y carreras que les hiciese más susceptibles alaccidentefatal.ElnúmerodecarrerasenelañonohabíaresultadoserfactorderiesgodeCMI, pero sí que se podría pensar que los caballos pudieran ir acumulando problemasfísicosypequeñaspatologíasduranteelañoquealfinalresultasenenunincidentegrave.Sobreestepuntoserequieremástrabajoydeberásertenidoencuentaeninvestigacionesfuturas,puesotrostrabajosdescubrieronestacionesdelañodiferentes,comoelverano,demayorriesgo.15,29Muchos autoreshandiscutido sobre la variabledistancia con resultados controvertidos.Unoshanencontrado lasdistancias cortas comopredisponentes,perootroshanhalladolas distancias más largas como factor significativo de riesgo de CMI, prevaleciendo engeneral esta última idea.3,18,25,34 En los resultados arrojados por el presente estudio, lavariable distancia resultó significativa como factor de riesgo en el grupo analítico quecontenía los startsdevallas,perodejódeserloenelgrupoanalíticosinstartsdevallas.Estehechosepuedeexplicarporque lascarrerasdeobstáculossecorrensiempresobredistanciasmuylargas,de2.800a4.000m.Alresultarlavariablevallasconunaincidencia

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tanalta,eradeesperarquelascondicionesdirectamenteasociadasaella,comoeselcasodeestavariable,tambiénapareciesencomofactoresderiesgo.Eliminandolascarrerasdevallas de los programas, la distancia ya no resultaría como predisponente a sufriraccidentes.Sin ningún tipo de duda ni controversia entre autores, el mayor factor de riesgoencontradoentodoslostrabajospublicadoseseltipodecarreraencuantoalapresenciadeobstáculosenlapista.UnestudiodetallóqueloscaballosquecompetíanencarrerasdevallasestabanencuatrovecesmayorriesgodeCMIquelosquecorríanenliso,mientrasque losquecorríanenSteeple-chaseeran losdemayorriesgodetodos,nadamenosqueochovecessuperioralriesgoenliso.30Laspruebasdeobstáculospresentanunascaracterísticasmuyparticularesyselectivasyunadificultadintrínsecanotable.Anivelmundialtienenmuchaimportancia,puesademásdeposeerunagranbellezavisualparaelespectadorporsualtaespectacularidad,muevenmucho dinero a nivel de apuestas y están muy demandadas por el público aficionado.Incluso a nivel de la industria de la cría de caballos de carreras hay líneas familiaresseleccionadas de cara a las carreras de velocidad con obstáculos. Además dan salida aciertotipodecaballosyjinetesquenotienendemasiadofuturoenlascarrerasdeliso.Enlascarrerasdevallas,lasalidasehaceconcintasysinutilizarloscajonesdesalidayelpeso portado por los jinetes es bastante más alto que las carreras de liso, según lascondicionesespecificadasenlospropiosprogramasdecarreras.Porello,muchoscaballosque se desechan de las pruebas de liso, encuentran su sitio y pueden competir y tenergananciaseconómicasenestamodalidad.Éstos,bienpor sumal comportamientoen loscajones de salida, bien por el supuesto aburrimiento que parecen sentir en las carreraslisasoporsubuenaaptidudfísicayactitudmentalparalaslargasdistanciasyelsalto,sonmuyapropiadosparalascarrerasdeobstáculos,existiendomuchoscasosdecaballosquemostraronunbajovalorencarrerasdelisoysinembargoparecíanrenacerenlasvallasysetransformabanenauténticoscampeones.Además,estascarrerassonunabuenasalidaprofesionalparadeterminadosjinetesquetienenproblemasenlaluchacontralabásculaymontanapesosmásaltos.Sinembargo,presentananivelmundialunasiniestralidadmuyalta.15TodoslosautoresyestudiosrealizadosestuvierondeacuerdoenquelamodalidaddecarrerasdesaltoesunclarofactorderiesgodesufrirCMI,variandola incidenciaentrehipódromos,ciudadesypaíses.2-5EnEspaña,lascarrerasdeobstáculosrepresentaronunporcentajemuypequeñosobreeltotal(0,15%),disputándosemuypocasysóloduranteelaño2013,siendoretiradasdelosprogramasdecarrerasdeformaprecipitadaporlaapreciacióndesualtapeligrosidad.Enelpresenteestudio,lavariabletipodecarrerareferentealosobstáculosfuesignificativaconunap<0,0001,resultandolamássignificativadetodaslasinvestigadasenestetrabajoycoincidiendoconlosresultadosobtenidosanivelinternacional.Enelgrupoanalíticodestartssinvallas,obviamentedesapareció.

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Laincidenciaenvallasobtenidafuemuchomayorquelasdescritashastaelmomentoentodoelmundo.Laexplicaciónaesteresultadotancontundentenoesdemasiadoclara;eldiseñodelasvallaspudoinfluir,oalmenosfueelmayormotivodequejapresentadaporlos profesionales en su momento, aunque esas vallas estaban adecuadamentehomologadas.Probablemente, fuedemuchomáspesoelhechodeque lamayoríade loscaballos que participaron en ellas no eran caballos específicamente vallistas, siendoanimales reciclados rápidamente de la competición de liso y que nunca antes habíancompetidoenestamodalidaddecarreras.Lavariableordendecarreraserefierealasecuenciacronológicadelaspruebasdentrodeltotaldelajornada.Elordenenquesesucedenvienedeterminadoporloshipódromosenfunción de sus necesidades y de los campos de participantes. Esta variable también seestudió como posible factor de riesgo, ya que el estado del piso va variando segúntranscurren las carreras y corre peligro de deterioro progresivo dentro de cada día decompetición, sobre todocuandoseencuentrablando.Estavariable seha investigadoenalgunosestudios,nopareciendoserunfactorcausalderiesgo;suasociaciónconposibleslesionesposiblementeestérelacionadaconotrosfactorescomoladistanciaolacalidaddelosparticipantes.29Enestetrabajo,elordensetratócomovariablenuméricaenelanálisisestadístico,peroresultónosignificativoenambosgruposdeanálisis.Enelpresenteestudio,dentrodelasmodalidadesdehándicap,reclamar/ventaypesofijo,se establecieron diferentes categorías en función del premio económico, para intentarbuscar puntos de referencia en cuanto a la calidad de los caballos y utilizarlos comoposiblesfactoresderiesgodeCMI.Lavariabletipoporcondicionesdecarreraresultónosignificativaenelanálisisqueincluíalosstartsdevallas,perosíqueresultósignificativaenelgrupoanalíticosinvallas.Enesteestudio,lascarrerasdemenorcondición,enlasquenormalmenteparticipan caballosdepeor calidad, fuerondemayor riesgoy las carrerasmássegurasfueronlasqueensuscondicionesincluyeronaloscaballosdemayorvalor.HaytrabajosquehanpublicadoquelascarrerasdeventasondemayorriesgoparaCMI18,posiblemente porque los caballos que las disputaban eran de menor calidad o sufríanalgúntipodelesiónprevia.Otrosestudiosrealizadostambiénsugirieronqueloscaballosdemayorcalidadsufríanmenos lesionescatastróficasy loscaballosdereclamarsufríanmás CMI que los que no participaban en estas pruebas de venta.27,39 Sin embargo, enAustralia se publicó que los caballos corriendo en carreras de categoría Grupo y Listed(grandespremios)eran2,3vecesmáspropensosasufrirlesionesvariasqueloscaballosque disputaban carreras que no pertenecían a la categoría de grandes premios.27,40 Losgrandespremiossolamentesepuedencorrerunavezalaño,oinclusounavezenlavida,lo cual podría explicar este resultado. Aunque parece lógico pensar que los caballos demayorvalorrecibenmásatenciónycuidados, lapresióndelentrenamientoparallegaraesascarrerasavecesesmuyalta,apartedelhechodeque loscaballosdemejorcalidadcorrenmás rápido, desarrollando velocidadesmayores y generandomayor carga sobresusextremidades.Loscaballosquedisputancarrerasdemenorcategoría(quesedisputanmuchomásfrecuentemente),sinocorrenunasemana,puedenvolveracorrerenuncortoperiododetiempo;porloquesihayalgunacondiciónoproblemafísicosonretiradosysepuedenvolveramatricularennuevaspruebasenbreve.

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Duranteloscuatroañoscompitieroncaballosde15paísesdenacimientoycríadiferentesyseintentódeterminarsielpaísdeorigeninfluíaenlaaparicióndeCMI.Lapremisadesila calidad de la cría por países podía resultar factor de riesgo de CMI llevó a incluir lavariablenacionalidadenelestudio.Resultónosignificativaen losdosgruposanalíticos.Noseencontraronestudiosquediscutiesenelanálisisdeestavariable.En este trabajo, la variable sexo resultó significativa en ambos grupos analíticos. LosmachosenterosestuvieronenmayorriesgodeCMI.Noesunaconclusiónfácildeexplicar,pueslosresultadosobtenidosenotrostrabajossonvariados.Unautorobtuvolosmismosresultadosconmachosenteros27,perootrospublicaronmayor incidenciaencastradosymenorenlasyeguas;8siendoengeneralaceptadoquealoscastrados,alpresentarmenorvalor residual por su imposibilidad de ser reproductores en el futuro, se les sometía amayor carga de trabajo y carreras, lo que podía aumentar la probabilidad de estar enriesgodeaccidente.

Haydoscategoríasde jinetesparticipandoencarrerasdecaballos, los jinetesamateurylos jockeys profesionales. Los jinetes amateurmontan unmenor número de pruebas y,como su propio nombre indica, no se dedican profesionalmente al turf. Disponende unnúmeroreducidodecarrerasdestinadasexclusivamenteaellos,aunquetambiénpuedenparticipar en las destinadas a los jinetes profesionales. Sin embargo, los jinetesprofesionalesnopuedenparticiparenlascarrerasdestinadasaamateurs,pudiendosólohacerloenlascarrerasespecificadasparajockeys(que,porotraparte,sonlamayoríadelas que componen los programas de carreras). La variable categoría del jinete se habíainvestigadopreviamenteporotrosautores,encontrándoseelamateurismocomofactorderiesgodeCMIenciertasmodalidadesdeobstáculos.29Losjinetesamateurtalvezpodíanresultar más peligrosos para los caballos debido a su teórica falta de experiencia; sinembargo, en el estudio presente, la variable categoría del jinete no resultó significativacomofactorderiesgodeCMIenningunodelosdosgruposestadísticos.Lamediadeparticipantesporcarrerafueprácticamente igualen losGrupos2011-2014,2011 y Aleatorio Control y algo menor en el Grupo CMI. La media del Grupo Vallasdescendió mucho en comparación, lo cual se explica por haber un menor número deanimalesenentrenamientoenEspañapreparadosparalamodalidaddecarrerasdevallas.Unmayoromenorcampodecontrincantespodíasignificarmásomenospeligrodesufrirunaccidenteporlasdificultadesdetráficoenlacarrera,sobretodoenpuntosconflictivoscomolassalidasdecajonesoenlascurvas,habiendosidoyainvestigadaporotrosautoresestavariable.18,34Sinembargo,ennuestrosestudiosestadísticos,lavariableparticipantesresultónosignificativacomofactorderiesgodeCMI.Tanto lavariable tipoporcondicionesdecarreracomo ladepremiose incluyeroneneltrabajointentandoinvestigarsiocurríanmásaccidentesencarrerasdediferentedotacióneconómicaodeunascondicionesdecalidadespeciales.Normalmente,enlascarrerasconpremioselevadosy/ocondicionesexcluyentesparticipancaballosdemayorcalidad,quesuelenrecibirmáscuidadosyestánsometidosaregímenesanualesdecompeticiónmásespecíficos.Sinembargo,estascarrerastambiénsonmuchomásselectivasyhuboautoresquepublicaronuníndicemayordefatalidadesenellas.Lavariablepremioyahabíasidoinvestigada por otros autores29,34 arrojando resultados significativos. En los análisis

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estadísticos de este trabajo, la variable Premio resultó no significativa como factor deriesgodeCMI.Sepensóque el númerode curvas quehay en el recorridode una carrera podía actuarcomo factor de riesgo, puesto que en las curvas habitualmente ocurren problemas decirculaciónde loscaballos, talescomoempujonesentrecaballos,pisotonesocambiosdelínea. En los estudios estadísticos, la variable Curvas salió significativa como factor deriesgodeCMIenambosgruposestadísticos.Sepudoafirmarquelascarrerasconmayornúmerodecurvasrepresentabanunriesgomayorparaloscaballos,perosinolvidarqueestavariableestáestrechamenteunidaaladistancia(amayordistancia,máscurvas),quetambiénresultóserunfactorderiesgosignificativo.Porestemotivosellegódenuevoalaconclusión citada al principio, que se debe ser muy cauteloso a la hora de interpretarresultadosyemitirjuiciosacercadelosriesgosdeCMI.En cuanto a la velocidad media, no se encontraron trabajos que investigasen esteparámetro en particular. La velocidadmedia en todos los grupos de población fuemuyparecidaexceptoenelGrupoVallas,quefuemenor.Estoseexplicapor lasdistanciasenestas pruebas, que son mucho más largas. En los estudios estadísticos resultó ser nosignificativacomofactorderiesgodeCMI.Lavariablecarrerastotalesylassucesivasquesedescribenmásabajoyanoseanalizaronen el Grupo 2011-2014. La media de carreras totales disputadas en la vida deportivacompletadecadacaballoenelmomentode iniciarelpresenteestudiofuesimilaren losGrupos 2011, Aleatorio Control y CMI y mayor en el Grupo Vallas. Este dato puedeexplicarseporqueloscaballosparticipantesencarrerasdevallaserandemayoredadenelmomento del start también, por lo que llevaban más tiempo en competición y habíancorridomásveces.Sepodríapensarqueamayornúmerodecarrerasdisputadas,mayorcarga de trabajo para el esqueleto y mayor riesgo de CMI; tanto por el peso de lacompeticióncomoporeldelentrenamientonecesarioparaconseguirlo(aunquetambiéndebería relacionarse con el tiempo total transcurrido). Pero en el análisis estadístico lavariableCarrerasTotalesresultósernosignificativacomofactorderiesgodeCMI.Comoyasehaindicado,laedadmediaalstartdeloscaballosdevallasfuemuchomayorque en los demás grupos, lo cual puede explicar que sus ganancias económicas fueranmuchomayores también. En los estudios estadísticos, la variable ganancias por carreraresultósernosignificativacomofactorderiesgodeCMI.La variable numérica edad al debut detallaba la edad en años de los caballos en elmomento de su primera competición en carreras y había sido descrita en otraspublicaciones,estandodiferentesautoresdeacuerdoenquelasedadesmenoresdedebutpodíanserunfactorcausalatenerencuenta.3,33,43,44Esunfactorimportanteporque,pormotivosnormalmenteeconómicos(altoscostesdemantenimientomensualdeuncaballoenelhipódromo), se tiendea intentarque losanimalesdebutencuantoantes;yavecescompitendemasiadojóvenessinhaberterminadosudesarrollofísico,conlosproblemasque esto puede conllevar para su salud. El debut a edades tempranas, con el nivel deexigente entrenamiento previo y estrés físico que conlleva, podía ser un factordeterminantederiesgodesufrirCMI.

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Algunosdelosdatosrecogidosenestetrabajosedebíanmanejarconprecaución.LaedaddedebutdeuncaballoPuraSangreInglésesadosotresañoshabitualmente,aunquesedancasosdedebutsmástardíosacuatroaños,siendocasosmuyexcepcionales.PerolosanimalesnacidosycorredoresenelextranjeroqueveníanaEspañaporprimeravez,bienpor desplazarse a participar en carreras o bien por ser adquiridos por propietariosespañoleseimportadosdefinitivamenteaEspaña,figuranenlatabladeentradadedatoscon laedaddesudebutenEspañaypodíanalterar losparámetrosdeedadesdedebut.PorestarazónsepudoencontrarcaballosdebutantesenEspañainclusodemásde6añosdeedad.Sinembargo,estoscasosrepresentabanmuypocosstarts,y,conelgrannúmerodesalidasapistaestudiadas,suposibleefectodistorsionadorsediluyóenlamuestra.Paraelestudioestadísticodeestavariableseutilizaronlosárbolesdedecisión,dividiéndoseengruposdeedadesquesalieronsignificativoscomofactorderiesgo,porloquesudiscusiónserealizarámásadelante.Encuantoa laedadalstart,variosestudioshandemostradounaumentodelnúmerodelesiones en ciertos grupos de edad, presentándose mayor riesgo a mayor edad.27,30También han descrito para casi todos los rangos de edad una tasa de fatalidad edad-específicamenorparacaballoscorriendoenlisoqueparalosdevallas.35Esciertoquesepodría aventurar que los caballosmayores estánmás expuestos a la carga de carreras,perotambiénsehadescritoqueelriesgodeCMIdesciendeconelaumentodelaedaddelcaballo.15 En el análisis estadístico univariable la variable edad resultó no significativacomofactorderiesgodeCMI.Tambiénseencontróquelaedadmediadeloscaballosqueparticipabanenvallaserabastantemayorqueel restodegruposdepoblación,hallazgoqueyahabíanmostradootrosautores.35Estosepuedeexplicarporque,enalgunospaíses,la población de caballos vallistas se orienta a esa disciplina prácticamente desde elmomentodesudoma;peroenotros,comofueelcasodeEspaña,seutilizancaballosdemayoredadrecicladosdelacompeticióndeliso.Sinembargo,demaneracontradictoria,enelanálisisestadísticomultivariable, laedadsíqueresultócomoparámetropredictivoderiesgodeCMI,estandoenmayorriesgoloscaballosdelrangodeedaddetresacuatroaños.ElpesoportadoporloscaballosenlosstartsdelosGrupos2011,CMIyAleatorioControlfue parecido; pero en el Grupo Vallas fuemuchomayor. Esto se debe únicamente a lascondicionespublicadas enelprogramageneral, siendo las carrerasdeobstáculos lasdemayor peso portado en general en todo el mundo.1 En el estudio estadístico actual, lavariablepesoportadoresultósernosignificativacomofactorderiesgodeCMI.

Varios estudios han discutido sobre la variable carreras disputadas en el último año18,encontrándoseresultadosvariados.Algunosautorestestaronlahipótesisdequeamayornúmerodecarrerasenelaño,mayorriesgoderotura,resultandoqueloscaballosconunacantidaddesalidasentresieteydocecarreraspresentabanunriesgotresvecesmenordesufrirCMIcomparados losquehabíancorridoenelúltimoañoseisvecesomenos.15Engeneral, se encuentra que, amayor número anual de salidas a pista para un caballo (ydentrodeunoslímites),menorriesgodesufrirlesiónfatal.27,42Enesteestudioestadístico,lavariableCarrerasenelañoresultósernosignificativacomofactorderiesgodeCMIenambosgruposanalíticos.

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Muchas conclusiones acerca de los factores de riesgo pasan por la presunción depeligrosidadpormayorcargadecarrerasenelpasadomásinmediato,cuandolociertoesquelosestudiospublicadosyestemismotrabajohandeterminadoqueesaimpresiónnoesreal.Sinembargo,debemosromperunalanzaafavordeesaafirmación.Estostrabajosretrospectivossebasanenmuchasactuacionesdecaballossanos,peronoesposiblehacerunseguimientodeloshistorialesveterinariosdeloscaballossanosnidelosquesufrieronCMI.Sehapublicadomuchoacercade laposibilidadde lesionespreexistentesquenosepuedendemostrarenelmomentode lasCMIs.Nosotros también sospechamosque estacondición,aunqueresultenosignificativa,escierta;ytenemosbastanteclaroquelacargadecarreras,conlacargaadicionaldelentrenamientofísicoprevioquerequieren,inclusoporelsobre-entrenamientoqueenocasionesaconteceporpartedealgunosentrenadores,puedeserunadelasprincipalescausasdelesionesdeestrésyfatigadelsistemamúsculo-esqueléticoyporañadidurapodríancontribuirde formadeterminantea laaparicióndeCMI.

El número mayor o menor número de días transcurridos desde la última carreradisputada es importante para el descanso de los animales, para identificar los quereaparecendespuésdehabersufridolesionesfísicasprevias,etc.Estavariableresultóserno significativa en ambos grupos analíticos. Pero se aproximó mucho al límite designificaciónenelgrupoanalíticoqueincluíalasvallas,siendoestegrupodepoblaciónelque sufrióuna incidenciadeCMImuchísimomayorque lamedia;porello, y aunquenosaliera técnicamente significativo, se podría pensar que el número de días sin correrefectivamente puede ser un factor de riesgo en determinadas ocasiones. Este resultadoestaría apoyado por numerosas publicaciones que ya lo han obtenido previamente,estandobastantedeacuerdoenqueamayornúmerodedíassincorrer,mayorriesgoderotura fatal.18,25 Nosotros, al igual que otros autores29, creemos que se puede explicarestosresultadosrefiriendoqueloscaballossanospuedencorrermásvecesalaño.El uso de técnicas multivariable posibilita la investigación de factores de riesgoindividuales mientras se controla el resto de factores y su utilización ha posibilitadomucho la sofisticación del abordaje para el estudio de la compleja interacción entre lasmuchasvariablesquepuedencontribuiralaslesionesCMI.3,8,30No sehanencontradopublicadosen labibliografíamodelospredictivosdeCMI comoelrealizado en este trabajo, el árbol dedecisión; por lo queno se pudieron comparar conotros autores o poblaciones. Tampoco se pudo validar el árbol de decisión en unapoblación diferente como hubiera sido recomendable. Esta validación del modelopermitiría contrastarlo y evaluar su capacidad de predicción real, por lo que seránecesariamásinvestigaciónenestesentidoparaelfuturo.Enelárboldedecisión,elvalordeláreabajolacurvaCORdebíaestarentre0,5y1,siendomejorcuantomáscercanoa1.Elvalor1 identificaelmodeloperfecto,dondenoexistenfalsospositivosnifalsosnegativos.45Enelpresentetrabajo,elvalordeláreabajolacurvafue0,942,locualdaunaideadelbuenvalorpredictivodelárbolobtenido.Portodoestolasvariablesresultantescomosignificativassepodríanconsiderarcomovariablesdegranpotenciapredictiva.

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Los principales factores encontrados en el modelo multivariable fueron bastanteconsistentes con los publicados en estudios previos. Resultaron de valor predictivo lasvariablesedad,sexo,edadaldebutyestacióndelaño.Loscaballosdeedadcomprendidaentre tresycuatroaños fueron losdemayorriesgodeCMI;dentrodeesegrupo, losdesexomacho entero teníanmuchomayor riesgo, y todavía se aumentabamás si habíandebutadoadosaños.Enmenormedidaloestuvieronlasyeguasyloscastrados,ydentrodeestosgruposseencontróunefectoestacionaldemayorriesgoparalosquecorríanenlastemporadasdeinvierno.Otrosautorespublicaronfactoresdiferentes,comoelestadodel suelo rápido o las distanciasmayores, pero esas variables no resultaron predictivassegúnnuestrotestmultivariable.Paralarealizacióndelárboldedecisiónnosetuvieronencuentalosstartsdevallasporproblemastécnicos.Alserunapoblacióndemasiadopequeña,nocumplíalascondicionesde inclusión dentro del programa estadístico. Sin embargo, en nuestra opinión, estorealmentenofueunproblemanicausódiferenciastrascendentalesenlosresultados,sinomásbienlocontrario.Lociertoesquelapoblacióndestartsdevallasfuetanpequeñayeste tipo de carreras se celebraron en tan pocas ocasiones, que las conclusiones que seobtendríanutilizandolainformaciónqueaportaronestosstartsnoseríanrepresentativasde la población real, ni honestamente pensamos que servirían para tomar medidas deprecaución que fuesen a funcionar en los hipódromos. Sin estos starts de vallas en elestudio,lasconclusionesobtenidasseríanmuchomásacordesalapoblaciónequinarealyalascarrerasenEspaña.LadiscusiónacercadelaincidenciadeCMIenEspañaesmuylargaeinteresante,aunquesenecesitanmástrabajosquecontinúenlalíneadeinvestigacióndelpresenteestudio.Encuantoalaevolucióndelaincidenciaconeltiempo,elnúmerodejornadasdecarrerasfue disminuyendo progresivamente y de forma lineal desde 2011 hasta 2014. Sinembargo,laincidenciadeCMIporañosnosiguiólamismadirección,siendo2014elañodemayor incidencia (se produjeron cuatro casos, pero con elmenornúmerode starts),seguido del año 2011 con también cuatro casos (pero con elmayor número de starts);luegoelaño2013contrescasosyfinalmenteelaño2012consólouncaso(perosiendoelsegundoañoenimportanciaencuantoalnúmerodestartsserefiere).Elanálisisestadísticodelaincidenciaporañosnoresultósignificativoenningunodelosdosgruposanalíticosestadísticos.SepodríaplantearquelaincidenciadeCMIen2013norepresentaadecuadamentealapoblaciónrealdestartsdeeseaño,porquelostrescasosde CMI que aparecieron ese año ocurrieron en carreras de vallas; si no se hubieranincluido los starts de carreras de vallas (que fueron solamente 26 frente a un total de3.983 starts en 2013), no hubiera habido ningún caso de CMI ese año y la incidenciahubiesesidocero.Elaño2014fueeldemayorincidenciaconmenornúmerodestartscomparativamentealosdemásaños,ademástodosesosstarts sedieronencarrerasde liso.Aunquenofueraestadísticamentesignificativo,enelgrupoanalíticosinstartsdevallasestuvomuycercadeserlo(supfuede0,093).Porello,laimpresiónobtenidaesquedentrodelperiododetiempo que duró este estudio, 2014 fue el año demayor siniestralidad en las pistas de

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competición.Nopodemosopinarconbuencriteriosobrelaevolucióndelaincidenciaconeltiemponiporquéelaño2014resultóeldemayornúmerodeaccidentesfatales,pueslas CMIs son hechos demasiado aislados para permitirnos sacar conclusiones sensataspara todos los aspectos, necesitando también mayor investigación para poder hacerafirmacionesacertadasrespectoaestepunto.La incidencia totaldeEspañadurante losaños2011a2014 fuebaja comparadacon lasincidenciasreportadasanivelinternacional,tantolaincidenciageneralcomolareferidaacarreras de liso. Solamente un estudio en el ReinoUnido y dos en Australia declararonincidencias menores a la española.3,15,26 Pero ocurrió totalmente al contrario en lascarrerasdeobstáculos.EnEspañanoserealizaroncarrerasdeobstáculosquenofuesencon vallas; no hubodel tipoSteeple-chase niNationalHunt, que son lasmodalidades demayor siniestralidadanivelmundial.Peroen lamodalidaddevallas,nuestra incidenciafue extraordinariamente alta. Es un datomuy significativo que, por ser éste un estudioretrospectivo, resulta prácticamente imposible investigar en profundidad a día de hoy.Pero la incidencia encontrada en estas carreras de vallas es peligrosamente alta y esteestudiodeja claramentemanifiestoque fuerondeun riesgoaltísimopara los caballosy,consecuentemente,paralosjinetes.Sinembargo,sedebetenerencuentaqueelnúmerode starts en vallas fuemuy bajo comparado tanto con la población general del estudiocomoconelnúmerode starts en carrerasdeobstáculosque sedanenotrospaísesqueposeen una industria potente de caballos especializados en carreras de obstáculos. PorestemotivoresultaaventuradocompararlaincidenciadeCMIenEspañaconladelrestodepaíses.Aunquenocabedudaquelasiniestralidadenvallassiempreserámayorquelade liso, solamente con una población de starts de vallas lo suficientemente grande sepodríanemitiropinionesrealmenteconcluyentes.Ladiscusiónacercadelasdebilidadesylimitacionesdeesteestudioesextensaycompleja,empezandoporlaprimeradeellas,elsesgooculto.Estesesgoexisteentodoslosestudiosmédicos y veterinarios y con él nos referimos a toda la información a la que resultatécnicamente imposible acceder pero queperfectamente pudo influir en la aparicióndelos acontecimientos CMI, como pudieron ser los sistemas de cría y cómo afectaron a lacalcificacióndelesqueletodelospotros,lacomposicióndelaalimentacióndeloscaballosydemásvariablessimilares.Aunque hay muchos estudios publicados que arrojan información y discusiones muyinteresantes y de alto valor acerca de la frecuencia y causas de lesiones en carreras,evidencian a menudo conclusiones diferentes en cuanto a los factores de riesgo.3,6-8,12,15,30,33,46,47Estodemuestra la falta realde certidumbreen cuantoal temaen cuestión.Los conflictos podrían explicarse por las diferencias entre poblaciones de caballoscorriendobajodiferentesjurisdiccioneshípicas,perotambiénpodríanserresultadodelasdiferenciasenlasdefinicionesdecasoCMIylosdiseñosdelosestudios.22,34,37Lamentablemente, en España no existe ninguna base de datos oficial que recoja laslesionesdecaballosproducidasencarreras,sudescripcióny/osuseguimiento,porloqueresultó imposible hacer investigaciónde este punto, resultandouna de las conclusionesdelpresentetrabajolanecesidaddeelaboracióndeunaherramientaasíenelfuturo.

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Enelpresentetrabajo,lapoblacióngeneraldestartsseconsideródeuntamañosuficiente(16.960). No tan grande como en otros estudios que incluían más miles de ellos, peroadecuada para poder realizar un estudio retrospectivo de calidad. Sin embargo, sepresentaronalgunosproblemasyhuboquetomarunaseriededecisionessobrelamarchaquepudieronsesgaroalterarlosresultados.Paraempezar,loidealhubierasidoestudiartodaslasvariablesenlapoblacióncompleta,peronotodas lasvariableselegidassepudieron investigaren loscincogruposdestarts.Las cuatro poblaciones especiales sí que se estudiaron a fondo (Grupos 2011, CMI,AleatorioControlyVallas),perodelGrupo2011-2014,queenglobabalos16.960starts,noseestudiaron,pormotivos técnicos,deespacioyde tiempo, lasvariablesreferidasa loscaballosysuestudioquedapendienteparafuturasinvestigaciones.Faltóalgunainformaciónenlatabladedatos,comoporejemploloqueocurrióenalgunaspistasdefibra,comoladeMadrid,enlaquenosemidióelestadodelsuelo.Tampocofueposible completar adecuadamente las variables de starts referidos a caballos queprovenían del extranjero. La información sobre las actuaciones en el extranjero de loscaballosqueestabanestabuladosenentrenamientoenEspañademanerapermanenteyacudíanacompetirfueradelasfronterasnacionalessíqueestabarecogidaenlaspáginasperiodísticasespecializadasespañolasysetuvoaccesoaella.Sinembargo,enloscasosdecaballosqueseadquirieronfueradelpaís,habiendocompetidopreviamenteensuspaísesdeorigen, resultómuycomplicado investigardeterminadasvariablesynoserecogieronesosdatos.Porello,aparecenenlatabladedatoscasosdecaballosquehandebutadoenEspañaacincoañosdeedad,inclusoalgunodemayoredad;yrealmentenoesciertoquefuera su edad de debut real, porque antes de esa edad ya habían competido en susrespectivospaísesdeorigen.Alguna variable resultó controvertida. Hay entrenadores que opinan que el estado delsuelo no semide bien y que la información ofrecida por los hipódromos no siempre seajusta a la realidad. Por otra parte, los responsables de las pistas responden que lasmedicionessonlascomunesatodoslospaíses,estánhomologadasyseutilizanlasmismasherramientas; lo que cambia es el suelo y el subsuelo sobre el que se realizan, quereaccionan demanera diferente ante las condiciones climáticas y de humedad artificial.Conestasafirmaciones,lapolémicaestabaservida,porloquesepensóquedentrodeestetrabajosepodríahacerunainvestigaciónparalelaquerelacionaselavelocidadmediaenlas carreras y lamedida publicada del estado del suelo, con el objeto de descubrir si lainformaciónerafiableylosvaloresdevelocidaderancoherentesconlasmediciones.Sinembargo,estenoeraelfindeesteestudioysedejóaunlado,perofuturasinvestigacionesenestetemapuedenserdeinterésparaconocersilastécnicasdemedicióndelestadodelsuelorealmentesonadecuadas.Tambiénseencontraronalgunasdiscrepanciasentre labasededatosoficialdeSFCCEylasbasesdigitalesperiodísticasydeloshipódromosutilizadasparacontrastarla.Algunasdiferenciaspudieronsalvarseyotrasno,obligandoaeliminarunpequeñoporcentajedeinformacióndelestudio.Sinembargo,al finalizarel trabajo,estehechononospreocupademasiado,pueslosstartsexcluidosporfaltadecoherenciafueronrealmentemuypocos.

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Lainclusiónoexclusióndelosstartsreferentesacaballosretiradosantesdelacarrerafueun tema polémico. Por un lado parecía necesario eliminarlos antes de realizar algunosanálisisdescriptivosyestadísticos;porotroladoparecíanecesarioincluirlosparaobtenerunos resultados descriptivos fieles de la población equina en España. Tampoco sepudieronrecogeren todos loscasosel totalde lasvariablesde loscaballosretirados.Alfinalseoptóporconservarlospuesno llegabanal5%del total,perosiemprequedará ladudadeenquémedidasevieronafectadosporellolosanálisisestadísticos,pudiendoenun futuro resultar interesante repetir todo el estudio sin esos starts y comparar losresultados.Otrasvariablesdescritaspordiferentesautores15,18,27,47,48, como laexistenciade lesioneslevesprevias(lamayoríadelesionesgravesestánprecedidasdelesionesleves),elniveldeforma previo a la carrera, tratamientos médicos (como inyecciones intraarticulares otratamientos analgésicos), el número de días en competición desde su primera carrerahastaelmomentodelaccidente,elsentidohorariooanti-horariodelrecorrido(sentidodelas agujas del reloj o contrario), conformación del casco o las características de lasherraduras, pornombrar algunas, no se tuvieronen cuentapara elpresente estudio. Laexclusión de algunas de ellas, como la de administración de tratamientos o las lesionesprevias, no se pudieron analizar por la falta de información al respecto disponible alpúblico.Otrasdeellas,comolaconformacióndelcascoocaracterísticasdelasherraduras,nosepudieronobteneralseréstaunainvestigaciónretrospectiva.Otras,comoelsentidodelamarcha,nosehicieronporfaltadeespaciodentrodelestudio.Losentrenadoresdeloscaballosprotagonistasdelosstartstambiénfueronunavariableaestudiarenalgunaspublicaciones sobre la quenoshubiera gustadopoder investigar enprofundidad.Todaslasvariablesnombradas,yotrasmás,deberánserinvestigadasenestudiosfuturosDesgraciadamente,nosepudohacerlainvestigaciónquesehubiesedeseadoencuantoalasCMIocurridaspues los cadáveres se retiraronen sudíayno se recogió informacióncompleta sobre las lesiones físicas, ni se pudohacer seguimiento de los caballos que selesionaronenlosrecorridosyfueronparadosyenviadosasuscuadrasparaseratendidospor sus propios veterinarios particulares. En España no existe ninguna base de datosoficialquerecojalaslesionesdecaballosproducidasencarrerasysuseguimiento,porloqueresultó imposibleprofundizarenestepunto, resultandounade lasconclusionesdelpresentetrabajolanecesidaddeelaboracióndeestaherramientaenelfuturo.Otra debilidad del estudio son las conclusiones en cuanto a las carreras de vallas. Losresultadosobtenidossonmuydesalentadores,perolapoblacióndestartsdevallasfuetanpequeña que en realidad no se pueden interpretar con justicia ni sacar conclusionesacertadas. El programa general había incluidomuchasmás carreras de vallas, pero trasdisputarse cuatro pruebas y haber sufrido casos de CMI en tres de ellas, la sociedadorganizadoraHZ decidió anularlas, pues el riesgo para los caballos y los jinetes que loscabalgaban no era asumible de ninguna manera. La alta incidencia obtenida en estetrabajodemuestraqueladecisióndelHZenesemomentofuemuyacertada.Nosepuedesaberquéhubieraocurridoencasodeseguirdisputándoseesascarreras;segúnnuestrateoría de la falta de adaptación de los caballos, tal vez los caballos hubieran acabadoacostumbrándose y la incidencia se hubiera normalizado, pero eso siempre y cuando lapequeñapoblacióndecaballosvallistasenEspañanosehubieselesionadoalcompleto.En

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cualquiercaso,lacontrastacióndeesahipótesisyanoseráposible.

NonosgustaríafinalizarestadiscusiónsincomentarbrevementenuestraopiniónacercadeuntemaquenosehainvestigadopornoexistirenelturfenEspaña.Ennuestropaísnosehaceinspecciónfísicaveterinariadeloscaballospreviaalacarrerayestepuntonosedebería subestimar, porque parece el arma potencialmente idónea para ser una de lasmayoresherramientasenlaprevencióndelesiones.25Alexistirevidenciasqueloscaballoscon patologías preexistentes presentan mayor riesgo de sufrir tanto CMI como otraslesionesquedeterminenel finaldesuscarrerasdeportivas, si sepudiesendetectarestetipo de problemas, seguramente se evitarían la mayoría de los accidentesfatales.2,3,7,8,12,25,30,33

Estainspecciónnoseríalasolucióndelproblema,puesdesafortunadamentenotodosloscaballos identificadosen la inspecciónpre-carrerarealmentesufriríandespuésunaCMI.Un estudio publicó que solo una pequeña proporción (1,6%) de los caballos queresultaron positivos en el examen veterinario desarrollaron luego una lesión fatal en lacarrera.Decada64caballosquehubieransidoexcluidosdecorrerbasándoseenlaescaladeasesoramiento,solounohabríasufridodañogravefrentea63queno.25Sinembargo,además de la posibilidad de ofrecermejor formación sobre el asunto a entrenadores ypropietariosparasuconcienciaciónrespectoal tema,adíadehoysiguesiendo lamejorarmaparalaluchaenlaprevencióndelaslesionesCMIenloscaballosdecarreras.

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6. CONCLUSIONES

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6. CONCLUSIÓNES

Lasconclusionesobtenidasdeéstetrabajodeinvestigaciónsonlassiguientes:

1) El HZ es el hipódromo quemayor relevancia tiene a nivel nacional en cuanto adesarrolloyorganizacióndecarrerasdecaballosderazaPSI,celebrandoelmayornúmero de reuniones al año, disputándose principalmente la modalidad decarreras sobre liso, en pista de hierba, con buen estado del terreno y con lamayoríadelapoblacióncompuestaporcaballosnacidosycriadosenEspaña.

2) Elnúmerodestartsduranteelperiododeestudio fuedisminuyendoanualmentede forma progresiva, siendo reflejo de la situación económica y coyuntural deEspañaduranteesoscuatroaños.

3) Las CMIs son hechos muy poco frecuentes, por lo que su estudio requiere unapoblacióndestartsmuyampliaparalaobtencióndeconclusionesfiables.

4) LaincidenciageneraldeCMIenEspañaesbajacomparadaconlaspublicadasenotrospaíses.Laincidenciaencarrerasdelisoestodavíamenor,pero,sinembargo,enlascarrerasdeobstáculoslaincidenciafueextraordinariamenteelevada.

5) Losfactoresderiesgoobtenidosenestetrabajofueronsimilaresalospublicadosporotrosautores,resultandosignificativosenlapoblacióngeneralelhipódromo,la superficie, la estación del año, la distancia recorrida, lamodalidad de carrerarespecto a los obstáculos, el sexo, el número de curvas y los días transcurridosdesde la última carrera. En la población de participantes en carreras de lisoresultaronsignificativoselhipódromo,lasuperficie,laestación,eltipodecarrerarespectoasuscondicionesdeprograma,elsexoyelnúmerodecurvas.

6) En el modelo multivariable desarrollado, las variables con potencia predictivaresultaronserlaedad,elsexo,laedadaldebutylaestacióndelaño.

7) Engeneral,eldiseño,laseguridadyelmantenimientodelaspistasdecarrerasenEspaña son adecuados, pero nunca se debe olvidar la innovación, ni bajar laguardiayseguirimplementandoéstepunto.

8) Sehacemuynecesarialacreacióndeunabasededatosveterinariaoficialaligualque existe en otros países, que recoja historiales, incidencias y seguimientos delesiones. Es un punto muy complicado de realizar por la confidencialidad demuchosdelosdatos,peroinclusolaelaboracióndeunabasededatosgeneralquerecoja los datos públicos no parece demasiado difícil. Además, el estudio de laslesionespreexistentes es todavíamás complejo, pero invertir en la investigacióndeestepuntonospareceimprescindible.

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9) Consideramos fundamental la instauración de protocolos de inspecciones pre-carrera de los caballos que van a correr, centrándose en los animales demayoredad.La inspecciónpre-carrerapareceserunade lasarmaspotencialmentemásútiles en la prevención de lesiones, como también lo sería el seguimiento de losanimalesqueseidentificasencomoproblemáticos.

10) Si en el futuro se desea volver a instaurar las carreras de vallas, será necesarioproponer y aplicar una serie de medidas que disminuyan su siniestralidad,dándole la relevancia que se merece a esta modalidad de carreras. Algunas deestasmedidasincluiríanlassiguientes:a. En nuestra opinión, principalmente definir los criterios de inclusión de los

caballos admitidos como participantes, debiendo ser animales con la mayorexperienciaposible, contrastadapreviamenteencompeticiónoensudefectoenentrenamiento.

b. Incluir obstáculos de las menores dimensiones posibles dentro de lasestipulacionesvigentes.

c. Contar con jinetes de experiencia contrastada en saltos, siendo inclusorecomendablelainstauracióndeunalicenciaespecialparamontarencarrerasdevallas.

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7. BIBLIOGRAFÍA

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