Injury Patterns and Injury Rates in the Circus Arts
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».