Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Injuries described as 'playing-related' in musicians have a prevalence rate of up to 87%. Nevertheless, healthcare consultation rates among this population remain low. Using the theoretical framework of the World Health Organization's International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF), the author examined the musicians' health literature to determine potential causes for the shortcomings in the provision of evidence-based treatment for injured musicians. METHOD: A review of the literature on musicians' health was performed from 1998 to December 2005. In total, 131 papers were reviewed. RESULTS: Much of the literature on musicians' health is related to the domain of Body Structure and Function within the ICF framework. However, even in these relatively well-defined areas, clinicians appear to agree that the 'best treatment' depends enormously on the interplay of biopsychosocial factors and on the musician's context. Underrepresented areas in the literature include Environmental Factors, Personal Factors, and the domain of Participation. CONCLUSIONS: This review demonstrates a lack of research in some health and health-related domains in the musicians' health literature. The author suggests that these underrepresented areas within the ICF framework may explain shortcomings in the availability of effective, evidence-based treatment for musicians. The use of a framework to shape future research in this field is advocated.
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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 | 0,044 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».