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Enregistrement W2992372482 · doi:10.21091/mppa.2019.4031

The Lived Experience of Orchestral String Musicians with Playing Related Pain

2019· article· en· W2992372482 sur OpenAlexaff
Deanna Bourne, Amy Hallaran, Jane Mackie

Notice bibliographique

RevueMedical Problems of Performing Artists · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusicians’ Health and Performance
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThematic analysisLived experiencePsychologyMusicalHealth professionalsPopulationString (physics)Health careMedicineQualitative researchVisual artsPsychotherapistArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Rates of pain are high among musicians, and string musicians may be particularly at risk. The aim of the study was to investigate the lived experience of orchestral string musicians with playing-related pain. METHODS: The study used a Heideggerian phenomenological approach. Five professional and university-level string musicians were interviewed about their experience of playing-related pain, and transcriptions of their interviews were analysed using thematic analysis. RESULTS: Participants engaged in a variety of types of musical performance, however they described orchestral playing as contributing the most to their pain. Pain led to increased focus on the body and less engagement in the music. They experienced a sense of loss in multiple domains of their lives, yet also described personal growth as a result of their pain. Participants were more likely to disclose their pain in student orchestras than in professional ones. CONCLUSION: Pain impacts multiple domains of musician's lives, and therefore must be addressed holistically by healthcare providers. While musicians are finding that it is becoming more acceptable to discuss their pain, pain is still not adequately addressed. Understanding the experience of musicians with playing-related pain could help healthcare professionals to better serve this unique population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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