A Survey of Injuries Affecting Pre-Professional Ballet Dancers
Notice bibliographique
Résumé
A cross-sectional design was employed retrospectively to evaluate injuries self-reported by 71 pre-professional ballet dancers over one season. Some of the descriptive findings of this survey were consistent with those of previous research and suggest particular demographic and injury trends in pre-professional ballet. These results include gender distribution, mean age and age range of participants, training hours, injury location, acute versus overuse injuries, as well as average number of physiotherapy treatments per dancer. Other results provide information that was heretofore unreported or inconsistent with previous investigations. These findings involved proportion of dancers injured, average number of injuries per dancer, overall injury incidence during an 8.5 month period, incidence rate by technique level, mean time loss per injury, proportion of recurrent injury, and activity practiced at time of injury. The results of univariate analyses revealed several significant findings, including a decrease in incidence rate of injury with increased months of experience in the pre-professional program, dancers having lower injury risk in rehearsal and performance than in class, and a reduced risk of injury for dancers at certain technique levels. However, only this latter finding remained significant in multivariate analysis. The results of this study underscore the importance of determining injury rates by gender, technique level, and activity setting in addition to overall injury rates. They also point to the necessity of looking at both overall and individual dancer-based injury risks.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».