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Enregistrement W2752174313 · doi:10.12678/1089-313x.21.3.87

Psychological Risk Factors and Outcomes of Dance Injury

2017· review· en· W2752174313 sur OpenAlexaff
Lynda Mainwaring, Caitlin A. Finney

Notice bibliographique

RevueJournal of Dance Medicine & Science · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDiversity and Impact of Dance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDanceCINAHLPsycINFOPsychologyClinical psychologyPsychological interventionMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, dance medicine and science has focused on the physical aspects rather than the psychological aspects of dance injury. Psychological variables, however, have been shown to influence the occurrence of injury and post-injury outcomes. The purpose of this review was to examine the dance psychology literature and determine the specific psychological factors reported to be associated with the incidence, frequency, and outcome of dance injuries. A systematic literature search was conducted using SPORTDiscus, MEDLINE, CINAHL, and PsycINFO. All retrieved articles were screened based on criteria developed a priori, and selected articles were subsequently assessed for quality. Thirteen studies met the inclusion and quality assessment criteria. Psychological factors associated with both risk and outcome of dance injury included the following: stress, psychological distress, disordered eating, and coping. Factors associated only with risk of injury were sleep, personality, and social support. The results suggest that psychological variables can affect both the incidence and outcome of dance injury among dancers. Therefore, it is critical to gain a well-rounded, thorough understanding of all the factors, including psychological, that have a negative impact on dancers with respect to dance injury. The findings are discussed in terms of the utility of including psychological assessment and intervention, such as cognitive behavioral therapy, when implementing preventative and treatment measures in dance schools and companies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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