Musculoskeletal Injuries and Pain in Dancers a Systematic Review Update
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assemble and synthesize the best available literature from 2004 to 2008 on musculoskeletal injury and pain in dancers. MEDLINE and CINAHL were the primary sources of data. Indexed terms such as dance, dancer, dancing, athletic injuries, occupational injuries, sprains and strains, musculoskeletal diseases, bone density, menstruation disturbances, and eating disorders were used to search the databases. Citations were screened for relevance using a priori criteria, and relevant studies were critically reviewed for scientific merit by the best-evidence synthesis method. After screening, 19 articles were found to be scientifically admissible. Data from accepted studies were abstracted into evidence tables relating to: prevalence and associated factors; incidence and risk factors; intervention; and injury characteristics and prognosis of musculoskeletal injury and pain in dancers. Principal findings included: a high prevalence and incidence of lower extremity, hip and back injuries; preliminary evidence that psychosocial and psychological issues such as stress and coping strategies affect injury frequency and duration; history of a previous lateral ankle sprain is associated with an increased risk of ankle sprain in the contralateral ankle in dance students; fatigue may play a role in ACL injury in dancers; acute hamstring strains in dancers affect tendon more than muscle tissue, often resulting in prolonged absence from dance. It is concluded that, while there are positive developments in the literature on the epidemiology, diagnosis, prognosis, treatment, and prevention of MSK injuries and pain in dancers, much room for improvement remains. Suggestions for future research are offered.
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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 | 0,012 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».