The Influence of Injury Definition on Injury Burden in Preprofessional Ballet and Contemporary Dancers
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Cohort study. Background Multiple operational definitions of injury exist in dance research. The influence that these different injury definitions have on epidemiological estimations of injury burden among dancers warrants investigation. Objective To describe the influence of injury definition on injury prevalence, incidence, and severity in preprofessional ballet and contemporary dancers. Methods Dancers registered in full-time preprofessional ballet (n = 85; 77 female; median age, 15 years; range, 11-19 years) and contemporary (n = 60; 58 female; median age, 19 years; range, 17-30 years) training completed weekly online questionnaires (modified Oslo Sports Trauma Research Centre questionnaire on health problems) using 3 injury definitions: (1) time loss (unable to complete 1 or more classes/rehearsals/performances for 1 or more days beyond onset), (2) medical attention, and (3) any complaint. Physical therapists completed injury report forms to capture dance-related medical attention and time-loss injuries. Percent agreement between injury registration methods was estimated. Injury prevalence (seasonal proportion of dancers injured), incidence rates (count of new injuries per 1000 dance-exposure hours), and severity (total days lost) were examined across each definition, registration method, and dance style. Results Questionnaire response rate was 99%. Agreement between registration methods ranged between 59% (time loss) and 74% (injury location). Depending on definition, registration, and dance style, injury prevalence ranged between 9.4% (95% confidence interval [CI]: 4.1%, 17.7%; time loss) and 82.4% (95% CI: 72.5%, 89.8%; any complaint), incidence rates between 0.1 (95% CI: 0.03, 0.2; time loss) and 4.9 (95% CI: 4.1, 5.8; any complaint) injuries per 1000 dance-hours, and days lost between 111 and 588 days. Conclusion Time-loss and medical-attention injury definitions underestimate the injury burden in preprofessional dancers. Accordingly, injury surveillance methodologies should consider more inclusive injury definitions. J Orthop Sports Phys Ther 2018;48(3):185-193. Epub 13 Dec 2017. doi:10.2519/jospt.2018.7542 Level of Evidence Symptom prevalence study, level 1b.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».