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Enregistrement W2326066817 · doi:10.5114/hpr.2015.47088

Pain-related and performance anxiety and their contribution to pain in music students: a pilot study

2014· article· en· W2326066817 sur OpenAlexaff
Valérie Lamontagne, Claude Bélanger

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Report · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychosocialPsychologyClinical psychologyMedicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Pain complaints are common among musicians, whose occupation is highly demanding on both a physical and a psychological level. The purpose of the present study was to better understand the severity of musculoskeletal pain in orchestra musicians by measuring the potential contributions of biological (medical diagnosis), psychosocial (age, gender, instrument, practice and exercising history, and occupational satisfaction), and psychological (pain-related anxiety, performance anxiety, and affect) variables. Participants and procedure Data were collected from 59 music students playing in a symphonic orchestra. Univariate analyses were performed to assess differences in biological, psychosocial, and psychological predictors, using the presence or absence of pain as the dependent variable. Regression analyses were performed to develop a model of variance to explain the severity of pain. Results The results revealed lower occupational satisfaction to be associated with the presence of pain. However, a greater proportion of variance (31%) in pain severity was explained by pain-related anxiety combined with performance anxiety. Thus, the model that would best explain playing-related pain in musicians would need to focus mainly on psychological variables, namely pain-related and performance anxiety. Conclusions Further investigation is needed to determine how treatment of musculoskeletal pain in musicians should address these psychological variables.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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