Development and Validation of a Questionnaire on Musculoskeletal Pain in Musicians
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle