Injury Patterns and Injury Rates in the Circus Arts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human circus arts are gaining increasing popularity as a physical activity with more than 500 companies and 200 schools. The only injury data that currently exist are a few case reports and 1 survey. HYPOTHESIS: To describe injury patterns and injury rates among Cirque du Soleil artists between 2002 and 2006. STUDY DESIGN: Descriptive epidemiology study. METHODS: The authors defined an injury as any work-related condition recorded in an electronic injury database that required a visit to the show therapist. Analyses for treatments, missed performances, and injury rates (per 1000 artist performances) were based on a subset of data that contained appropriate denominator (exposure) information (began in 2004). RESULTS: There were 1376 artists who sustained a total of the 18 336 show- or training-related injuries. The pattern of injuries was generally similar across sex and performance versus training. Most injuries were minor. Of the 6701 injuries with exposure data, 80% required < or =7 treatments and resulted in < or =1 completely missed performance. The overall show injury rate was 9.7 (95% confidence interval, 9.4-10.0; for context, published National Collegiate Athletic Association women's gymnastics rate was 15.2 injuries per 1000 athlete-exposures). The rate for injuries resulting in more than 15 missed performances for acrobats (highest risk group) was 0.74 (95% confidence interval, 0.65-0.83), which is much lower than the corresponding estimated National Collegiate Athletic Association women's gymnastics rate. CONCLUSION: Most injuries in circus performers are minor, and rates of more serious injuries are lower than for many National Collegiate Athletic Association sports.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle