Assessing Performing Artists in Medical and Health Practice — The Dancers, Instrumentalists, Vocalists, and Actors Screening Protocol
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Training in the performing arts exposes individuals to often extreme physical and psychological demands, which are linked to high occupational injury rates. The intense demands of performing artists have been likened to those of sport athletes. However, distinct differences in these demands necessitate specialized approaches to the health care of performing artists. Through the Athletes and the Arts collaboration, the American College of Sports Medicine and Performing Arts Medicine Association identified that the creation of a specialized preparticipation screening tool for performing artists would likely enhance health care for performing artists significantly. Based on a thorough review of established assessments and an extensive consultation process with domain experts, a consensus best-practice screening tool was developed: the Dancer, Instrumentalist, Vocalist, Actor (DIVA) Preparticipation Screening. This screening tool is modeled on the athletic preparticipation examination (PPE) in its structure and 30-min target duration. However, DIVA diverges considerably from the PPE in its content to address the specific risks and needs of performing artists. In particular, screening questions and physical examination procedures focus strongly on musculoskeletal injuries and mental health conditions, in response to the preponderance and interactions of these conditions appearing in performing artists. The DIVA tool presented is intended as a "living tool," which can be modified in the future to include new effective assessment techniques as appropriate. Training in the DIVA preparticipation physical examination is included as a core component of the essentials of performing arts medicine continuing education course described in detail in a companion manuscript in this issue.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle