An Updated Systematic Review of Turnout Position Assessment Protocols Used in Dance Medicine and Science Research
Notice bibliographique
Résumé
Turnout, or external rotation of the lower limbs, is an integral part of classical ballet technique. Contributions of lower limb structures to turnout can be separated into HER (hip external rotation) and NHCTO (non-hip contributions to turnout). This study aimed to review systematically methods used to measure turnout in dance medicine and science research, thereby updating the literature since the Champion and Chatfield review of 2008. CINAHL, EMBASE, PubMed, and Web of Science were searched in January 2018 by two independent reviewers. Peer-reviewed studies measuring turnout in dance were included, except those published prior to March 23, 2006, as that was the last date of publication included in the previous review. Abstracts, theses, and editorials were excluded. From each study, study design, population (sample size, sex, age, genre of dance, and level of training), details of the protocol used, and result of turnout measurement were extracted, as well as reliability data. All included studies were assessed for risk of bias, using either Newcastle-Ottawa scale, AXIS tool, or PEDro scale as appropriate for each study design. A total of 41 studies met the inclusion criteria. Twenty-eight studies measured HER, nine measured NCHTO, and 22 measured total turnout (TTO). An increased number of studies investigated TTO (N = 22; N = 4 passive TTO) and NHCTO (N = 9) since 2006. All studies scored above half the points attainable from their respective tools. Results suggest HER remains the most common protocol for measuring turnout (N = 28), despite the fact it disregards input from structures below the hip. It is concluded that researchers should focus on quality of reporting of protocols to ensure repeatability and facilitate comparison of results. Future studies should include absolute reliability and validity testing of all currently used protocols so that standardization can be fully achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».