Association Between Previous Injury and Risk Factors for Future Injury in Preprofessional Ballet and Contemporary Dancers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence of self-reported 1-year injury history and examine its association with preparticipation evaluation components aimed at predicting future injury risk (PPE-IP) among preprofessional ballet and contemporary dancers. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Preprofessional ballet school, university contemporary dance program. PARTICIPANTS: Full-time preprofessional ballet and contemporary dancers. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Preparticipation evaluation consisted of the Athletic Coping Skills Inventory-28, body mass index, total bone mineral density, ankle range of motion, active standing turnout, lumbopelvic control, unipedal dynamic balance, and Y-Balance test. MAIN OUTCOME MEASURE: Self-reported 1-year history of dance-related medical attention and/or time-loss injury. RESULTS: A total of 155 ballet [n = 90, 80 females, median age 15 years (range 11-19)] and contemporary [n = 65, 63 females, median age 20 years (range 17-30)] dancers participated. Forty-six percent (95% confidence interval (CI), 38.4-54.6) reported a 1-year injury history. Self-reported injury history was not associated with any PPE-IP, however, an influence of age and psychological coping skills on the relationship between 1-year injury history and PPE-IP was identified. Multivariable analyses revealed that prevalence of 1-year injury history did not differ by age [referent group <15 years; 15-18 years: odds ratio (OR) 0.80 (95% CI, 0.35-1.79); >18 years: OR 0.69 (95% CI, 0.30-1.56)], or level of psychological coping skills [OR 1.35 (95% CI, 0.61-2.94)]. CONCLUSIONS: The prevalence of self-reported 1-year injury history among preprofessional ballet and contemporary dancers is high. Although measures of PPE-IP did not differ based on injury history, it is important that age and psychological coping skills are considered in future dance injury prevention and prediction research. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3 evidence.
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 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 | 0,001 | 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 ».