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Enregistrement W2801018063 · doi:10.1016/j.pmrj.2018.04.001

Prevalence and Risk Factors for Musculoskeletal Pain in Keyboard Musicians: A Systematic Review

2018· review· en· W2801018063 sur OpenAlexaboutno aff
Letícia Amaral Corrêa, Luciano Teixeira dos Santos, Edmur Nelson Nogueira Paranhos, Alfredo Ignacio Minetti Albertini, Patrícia do Carmo Silva Parreira, Leandro Alberto Calazans Nogueira

Notice bibliographique

RevuePM&R · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésMedicineShouldersPhysical therapyObservational studyScopusPopulationRisk factorMEDLINEInternal medicineSurgeryEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify the prevalence and risk factors for musculoskeletal pain in keyboard musicians. DESIGN: Systematic review METHODS: A systematic review was conducted according to the MOOSE recommendations and it was registered with the PROSPERO database under registration number CRD42016042913. We included observational studies through the electronic databases PubMed, Scopus, ScienceDirect, Web of Science, Répertoire International de Littérature Musicale (RILM), Retrospective Index to Music Periodicals (RIPM), Scielo, and Google Scholar, with combinations of the keywords pianists, keyboard players, musculoskeletal pain, muscular disease, tendinitis, tendinopathy, observational, case-control, prevalence, and risk factors. Data from population, information about pain, and risk factors were extracted from studies that fulfilled the eligibility criteria. The methodological quality of the studies was classified through the Newcastle-Ottawa Scale. The risk of bias and quality of evidence was assessed using the GRADE system. RESULTS: Twelve articles (case-controls) were included for the qualitative synthesis. The quality of the studies was classified as fair (n = 6) and good (n = 6). Prevalence was observed between 25.8% and 77.0% of musculoskeletal pain among keyboard musicians, with a higher prevalence in wrists and hands (13.8%-65.8%), neck (9.8%-64.2%), and shoulders (9.8%-59.8%). The only consistent risk factor found in the 4 studies was being female, with OR ranging from 1.05-1.90. Age greater than 18 years; weekly training more than 20 hours; training for more than 60 minutes without a rest break; not having a habit of practicing sports; and playing despite the pain were also described as risks factors for musculoskeletal pain. It was not possible to perform the meta-analysis due to the heterogeneity of the studies. CONCLUSION: Keyboard musicians presented a high prevalence of musculoskeletal pain, especially in the upper extremity regions of the body. Female, ageing, playing behaviors, and sedentary lifestyle showed an increased likelihood to report musculoskeletal pain. LEVEL OF EVIDENCE: II.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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