126 Association between baseline factors and risk of injury amongst pre-professional dancers
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Few investigations utilize evidence-informed pre-participation evaluation, inclusive injury definitions, and prospective surveillance to identify risk factors for dance-related injury. <h3>Objective</h3> To identify baseline injury risk factors that may be associated with dance-related musculoskeletal (MSK) complaints in pre-professional dancers. <h3>Design</h3> Prospective cohort study. <h3>Setting</h3> Pre-professional ballet school; university dance program. <h3>Participants</h3> Dancers registered in full-time ballet [n=85, 77 females, median (range) age 15 years (11–19)] and contemporary [n=60, 58 females, 19 years (17–30)] training. <h3>Assessment of Risk Factors</h3> Pre-participation evaluation comprised of one-year injury history (yes/no), previous training (years), Athletic Coping Skills Inventory-28 (ACSI;score), body mass index (BMI;kg/m<sup>2</sup>), total bone mineral density (g/cm<sup>2</sup>), ankle plantar/dorsiflexion (degrees), active standing turnout (degrees), three lumbopelvic control tasks (high/low risk), unipedal dynamic balance (seconds), Y-Balance Test (cm). Weekly dance hours were self-reported throughout one academic year. <h3>Main Outcome Measurements</h3> Self-reported MSK complaints (any physical complaint leading to difficulties participating in dance, regardless of consequences) were captured weekly by online modified Oslo Sports Trauma Research Centre’s Questionnaire on Health Problems during academic year. MSK complaints were recorded (yes/no) for each participant for each week. <h3>Results</h3> Response rate was 99%, with 81% (117/145) of dancers reporting at least one MSK complaint. Of the 1521 complaints (19% first-time, 81% recurrent), ankle (22%), knee (21%), and foot (12%) accounted for majority. Potential factors were identified through systematic review and a generalized linear mixed model was used to analyze the binary outcome measure. Injury history [Odds Ratio (OR) 7.37; 95% CI (3.41, 15.91)] and previous week’s dance hours [OR 1.02; 95% CI (1.01, 1.03)] were significantly associated with MSK complaint. <h3>Conclusions</h3> Prevalence of MSK complaints amongst pre-professional ballet and contemporary dancers is high and significantly associated with injury history and training volume. Future studies implementing injury prevention should incorporate training load monitoring to address the dynamic, recursive nature of dance injury etiology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».