Development and Validation of a Questionnaire on Musculoskeletal Pain in Musicians
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal pain is known to be prevalent among musicians. Unfortunately, there are a lack of standard measures to quantify perceived pain in this population. The principal objective of the present study was to develop a self-reported questionnaire targeting musculoskeletal pain that is specific to musical activity. The Musculoskeletal Pain Questionnaire for Musicians (MPQM) is composed of 10 items investigating diverse areas related to musculoskeletal pain, divided into three components: a set of items related to disability associated with pain (4 items, component 1), a second one related to pain intensity (4 items, component 2), and a third one related to the frequency and duration of pain episodes (2 items, component 3). Thirty-one professional musicians, from the province of Quebec (Canada), entered the study and answered to the MPQM. Data collected from the MPQM was submitted to a principal component analysis. It found that results from the 10 items of the questionnaire were structured around three factors: pain-related disability (32.71% of variance), pain intensity (25.42% of variance), and frequency and duration of pain (18.2% of variance). Convergent validity was also tested, and an adequate correlation was obtained between the MPQM and the Chronic Pain Grade Questionnaire (r = 0.65, p = <0.01). Internal consistency for the whole instrument was measured and supported by a Cronbach's alpha of 0.768. Because the MPQM shows adequate psychometric characteristics, it is believed that it could be helpful in research on the correlates of musculoskeletal pain in musicians.
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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 | 0,011 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».