Untangling risk factors including discipline-specific exposure for injuries in preprofessional and professional circus artists in the USA
Notice bibliographique
Résumé
Objective This prospective cohort study quantified injury patterns related to specific circus discipline exposure in preprofessional and professional circus artists. Methods Circus artists (n=201; ages 13–69; 172 female, 29 male assigned sex at birth) were enrolled in 10 cities across the USA. Participants were followed for 1 year from enrolment, completing a weekly training log and undergoing a physical therapist evaluation for injuries. The circus-specific extension of the International Olympic Committee 2020 consensus on recording injury and illness in sports was used to analyse injury patterns. Results The study completion rate was 77% (n=155). Data were analysed by participant subgroup (age, professional status, sex at birth). The highest injury rates in participant subgroups were for males (5.69/1000 exposures) and related to discipline subgroups, were in aerial with ground elements (5.93/1000 exposures) and aerial (4.26/1000 exposures). Adults had more injuries related to aerial, whereas adolescents had more related to ground disciplines (χ 2 (2)=10.62, p=0.005) and non-time loss injuries (χ 2 (1)=5.45, p=0.02). Females had a higher proportion of repetitive injuries (70% vs 55%) than males (χ 2 (1) = 4.43, p=0.035). Individuals with an eating disorder history had more (p<0.004) injuries (mean 2.27±2.29) than those without (mean=1.48±0.96). Conclusions This study showed that intrinsic factors (age, sex at birth and history of eating disorder) and extrinsic factors (circus discipline exposure) affect injury risk. We need to account for the intersectionality of these factors to address risk management at an individual and group level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».