Relationships Between Common Preseason Screening Measures and Dance-Related Injuries in Preprofessional Ballet Dancers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine modifiable and nonmodifiable factors for associations with dance-related injury among preprofessional ballet dancers over 5 academic years. DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: Full-time preprofessional ballet dancers (n = 452; 399 female; median age [range], 15 years [11-21]) participated across 5 academic years at a vocational school. Participants completed baseline screening and online weekly injury questionnaires including dance exposure (hours/week). Zero-inflated Poisson regression models were used to examine associations between potential risk factors measured at baseline and self-reported dance-related injury. RESULTS: In count model coefficients, left one leg standing score (log coefficient estimate, −0.249 [95% CI: −0.478, −0.02]; P = .033) and right unipedal dynamic balance time (log coefficient estimate, −0.0294 [95% CI: −0.048, −0.01]; P>.001) carried a protective effect with increased years of training when adjusted for Athletic Coping Skills Inventory (ACSI) score. A significant association was found for left unipedal dynamic balance time and dance-related injury (log coefficient estimate, 0.013 [95% CI: 0.000, 0.026]; P = .045) when adjusted for years of training and ACSI score. There were no significant associations between dance-related injury and ankle and hip range of motion, active straight leg raise, or Y Balance Test measures. CONCLUSION: When adjusted for years of previous dance training and psychological coping skills, there was a significant association between limb-specific lumbopelvic control and dynamic balance tasks, as well as self-reported dance-related injury in preprofessional ballet. J Orthop Sports Phys Ther 2023;53(11):703-711. Epub 3 October 2023. doi:10.2519/jospt.2023.11835
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».