Musculoskeletal Injury in Professional Dancers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of the study was to determine the prevalence and factors associated with injury in professional ballet and modern dancers, and assess if dancers are reporting their injuries and explore reasons for not reporting injuries. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Participants were recruited from nine professional ballet and modern dance companies in Canada, Denmark, Israel, and Sweden. PARTICIPANTS: Professional ballet and modern dancers. INDEPENDENT VARIABLES: Sociodemographic variables included age, sex, height, weight, and before-tax yearly or monthly income. Dance specific characteristics included number of years in present dance company, number of years dancing professionally, number of years dancing total, and rank in the company. MAIN OUTCOME MEASURES: Self-reported injury and Self-Estimated Functional Inability because of Pain. RESULTS: A total of 260 dancers participated in the study with an overall response rate of 81%. The point prevalence of self-reported injury in professional ballet and modern dancers was 54.8% (95% CI, 47.7-62.1) and 46.3% (95% CI, 35.5-57.1), respectively. Number of years dancing professionally (OR = 4.4, 95% CI, 1.6-12.3) and rank (OR = 2.4, 95% CI, 1.2-4.8) were associated with injury in ballet dancers. More than 15% of all injured dancers had not reported their injury and their reasons for not reporting injury varied. CONCLUSIONS: The prevalence of injury is high in professional dancers with a significant percentage not reporting their injuries for a variety of reasons. Number of years dancing and rank are associated with injury in professional ballet dancers.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».