Prevalence of musculoskeletal disorders in symphonic orchestra’s musicians: A cross-sectional study in Italy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: This study aims to investigate the incidence and characteristics of musculoskeletal disorders among professional musicians, exploring the correlations between the use of different musical instruments and the onset of such pathologies. Methods: In this cross-sectional study design, we utilized a convenience sample of musicians from an orchestra under health surveillance. The Italian version of the Nordic Musculoskeletal Questionnaire was employed, and data were examined through descriptive statistics. Results: About 50% of the musicians in our study exhibit musculoskeletal symptoms during musical performances, with a higher prevalence among viola and violin players. Musculoskeletal pathologies were found among cellists, double bass players, and brass and woodwind musicians. A high incidence of these disorders was also observed among percussionists. The most affected age group is around forty years, with a particular emphasis on symptoms in the neck and dorsal spine. Discussion and Conclusions: This research’s implications highlight the need for targeted prevention and training programs for musicians, underscoring the importance of preventive interventions and a multidisciplinary approach to reducing the incidence of these pathologies. The focus on training and prevention in music schools and conservatories emerges as crucial for a proactive approach to managing musicians’ health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».