TSK – skala kinezjofobii Tampa: jak policzyć wynik TSK-17 i TSK-11

Autor: Konrad Hryniewicz · Opublikowano: 1 listopada 2026

Czym jest TSK i gdzie się ją stosuje

Skala kinezjofobii Tampa (Tampa Scale for Kinesiophobia, TSK) mierzy lęk przed ruchem i ponownym urazem u osób z bólem. To jedno z najczęściej używanych narzędzi do oceny lęku związanego z bólem u pacjentów z bólem pleców (Woby i in., 2005). W pracach dyplomowych spotkasz ją przede wszystkim na fizjoterapii, rzadziej na kierunkach lekarskich i w psychologii zdrowia. Zwykle pojawia się obok skali bólu, kwestionariusza niepełnosprawności i skali katastrofizacji. Ogólny plan analiz w takich pracach opisuje poradnik statystyka dla fizjoterapeuty, a katastrofizację bólu – wpis o skali PCS.

Tło teoretyczne daje model lęku i unikania (fear-avoidance). Według przeglądu Vlaeyena i Lintona (2000) osoba, która konfrontuje się z bólem, z czasem traci lęk. Osoba, która unika ruchu, podtrzymuje lęk, a unikanie prowadzi do spadku sprawności i niepełnosprawności. Vlaeyen i in. (1995) pokazali na holenderskiej wersji TSK, że lęk przed ruchem silniej wiąże się z katastrofizacją i depresją niż z samym natężeniem bólu. Osoby z wysokim wynikiem okazywały też więcej lęku i unikania przy prostym zadaniu ruchowym. Dlatego wynik TSK warto analizować obok bólu, a nie zamiast niego.

TSK-17 i TSK-11: którą wersję liczysz

Pierwotna TSK ma 17 pozycji i pochodzi z początku lat 90.; Vlaeyen i in. (1995) przypisują ją Koriemu i współpracownikom. Oryginalny formularz nie ukazał się w czasopiśmie. Dlatego w pracy cytuj publikację wersji, której używasz, a nie tylko pierwszych autorów.

Woby i in. (2005) sprawdzili angielską wersję u osób z przewlekłym bólem krzyża. Pozycje 4, 8, 12 i 16 miały niskie korelacje z wynikiem całej skali. Pozycje 4, 9, 12 i 14 miały rozkład odpowiedzi odbiegający od pozostałych. Po usunięciu tych sześciu pozycji powstała TSK-11. Obie wersje miały podobną rzetelność, stabilność i responsywność, a krótsza wymaga mniej czasu.

Roelofs i in. (2004) potwierdzili w CFA dwa czynniki. Pierwszy to skupienie na objawach somatycznych, czyli przekonanie o poważnym problemie medycznym. Drugi to unikanie aktywności, czyli przekonanie, że ruch grozi urazem albo nasileniem bólu. Roelofs i in. (2007) porównali trzy modele i najlepiej dopasowany był dwuczynnikowy model TSK-11. Model okazał się niezmienniczy między diagnozami bólu oraz próbami z Holandii, Szwecji i Kanady. Autorzy zalecają TSK-11 z dwiema podskalami do badań i praktyki.

Jak policzyć wynik TSK krok po kroku

Krok 1. Sprawdź kodowanie 1–4

Zakres 17–68 dla TSK-17 (Ostelo i in., 2007) oznacza kodowanie każdej odpowiedzi od 1 do 4. Formularze online często zapisują odpowiedzi jako 0–3 albo jako tekst. Przy kodowaniu 0–3 suma TSK-11 przesunie się o 11 punktów. Zanim zaczniesz liczyć, zrób tabelę częstości każdej pozycji.

Krok 2. Odwróć pozycje sformułowane przeciwnie – według formularza

Numerów pozycji odwróconych w TSK-17 nie podajemy. Nie znaleźliśmy ich w abstraktach ani w publicznych opisach, które mogliśmy zweryfikować, a oryginalny formularz nie jest opublikowany. Weź klucz z formularza swojej wersji językowej albo z pełnego tekstu publikacji, z której pochodzi wersja. Przy skali 1–4 odwrócenie to 5 − x. Zasady odwracania i kontrolę po odwróceniu opisuje hasło pozycja odwrócona. Prosty test: pozycja nieodwrócona ma ujemną korelację z sumą pozostałych pozycji.

Krok 3. Zsumuj pozycje wybranej wersji

Wyższy wynik oznacza silniejszy lęk przed ruchem i ponownym urazem. Jeśli rozdałeś(-aś) pełną wersję, TSK-11 policzysz z tych samych danych, pomijając sześć pozycji wskazanych przez Woby’ego i in. (2005). Zawsze napisz w pracy, którą wersję sumowałeś(-aś). Suma TSK-17 i suma TSK-11 to liczby w różnych zakresach i nie wolno ich porównywać wprost.

Krok 4. Ustal regułę dla braków

W źródłach, które zweryfikowaliśmy, autorzy nie podają reguły dla brakujących odpowiedzi. Musisz ją więc ustalić przed analizą i opisać. W przykładzie przy jednym braku liczymy średnią z dostępnych pozycji i mnożymy ją przez liczbę pozycji. To nasza decyzja, nie zalecenie autorów. Mocne i słabe strony takiej reguły omawia poradnik jak policzyć wynik kwestionariusza.

Krok 5. Podskale tylko z kluczem z publikacji

Przypisania pozycji TSK-11 do dwóch podskal nie ma w abstraktach Roelofsa i in. (2004, 2007). Jeśli chcesz analizować skupienie somatyczne i unikanie aktywności osobno, weź klucz z pełnego tekstu tych artykułów albo z publikacji swojej wersji językowej. Bez klucza zostań przy wyniku ogólnym. Kiedy podskale mają sens obok sumy, wyjaśnia hasło podskala i wynik ogólny.

Interpretacja: bez progu „kinezjofobii”, z kryterium zmiany

W zweryfikowanych publikacjach źródłowych nie ma punktu odcięcia, który dzieliłby osoby na „z kinezjofobią” i „bez kinezjofobii”. Progi krążące w pracach dyplomowych pochodzą zwykle z cytowań z drugiej ręki. Jeśli promotor ich wymaga, znajdź publikację, w której próg wyznaczono, przeczytaj, na jakiej próbie i jaką metodą, i zacytuj ją. W badaniu korelacyjnym i w porównaniu grup analizuj wynik ciągły.

Lepiej udokumentowana jest interpretacja zmiany po terapii. Woby i in. (2005) ustalili, że spadek o co najmniej 4 punkty, w TSK-17 i w TSK-11, najlepiej identyfikował ważne zmniejszenie lęku przed ruchem. Zastrzegli jednak, że ten próg trzeba sprawdzić w innych grupach. Inną informację daje błąd pomiaru. Hapidou i in. (2012) podali dla TSK-11 SEM = 2.41 i minimalną wykrywalną zmianę 5.6 punktu u osób z różnorodnym bólem przewlekłym. Ostelo i in. (2007) oszacowali najmniejszą wykrywalną zmianę TSK-17 na 9.2 punktu u osób z ostrym bólem krzyża.

Te liczby odpowiadają na różne pytania. Minimalna wykrywalna zmiana mówi, czy zmiana przekracza błąd pomiaru. Minimalna istotna zmiana mówi, czy zmiana jest ważna dla pacjenta (de Vet i in., 2006). Jeśli MDC jest większa niż kryterium ważności, część „ważnych” spadków mieści się w granicach błędu. Szerzej opisuje to wpis o RCI, MDC i MCID.

Przykład: 220 pacjentów przed fizjoterapią i po niej

Dane są symulowane i możesz je pobrać jako plik CSV. Kolumny t1–t17 to pomiar przed terapią, a t1_po–t17_po pomiar po 8 tygodniach. Odpowiedzi zapisano już w kierunku punktacji. Dwie osoby pominęły jedną pozycję przed terapią i ich wynik policzono z dostępnych pozycji.

Sumy obu wersji korelowały na poziomie r = .97, więc porządkują pacjentów niemal identycznie. Różnią się jednak skalą: średnia TSK-11 nie jest „niższym lękiem” niż średnia TSK-17. Alfę i omegę policzono na 218 osobach z kompletem odpowiedzi. Obok alfy podaj omegę McDonalda, bo alfa zakłada równe ładunki pozycji (McNeish, 2018).

Dlaczego TSK-11 nie traci rzetelności

Symulacja odtwarza wzorzec z badania Woby’ego i in. (2005): sześć usuniętych pozycji słabo łączy się z resztą skali. Ich skorygowane korelacje pozycja–reszta wyniosły od .12 do .28, a pozostałych pozycji od .51 do .65 (rysunek 1). Dlatego krótsza wersja ma tu nawet wyższą alfę niż pełna. To ilustracja, a nie dowód: w prawdziwych danych sprawdź korelacje we własnej próbie. Więcej o tej procedurze mówi hasło analiza pozycji testu.

Zmiana po terapii

Wynik TSK-11 obniżył się średnio o 2.30 punktu (SD = 5.37), 95% CI [−3.01, −1.59]. Test t dla prób zależnych: t(219) = −6.35, p < .001, d_z = −0.43. Spadek o co najmniej 4 punkty uzyskało 36.8% osób. Błąd pomiaru policzony z alfy wyniósł SEM = 2.40, a MDC₉₅ = 6.66 punktu. Spadek większy niż MDC miało 21.8% osób (rysunek 2).

Dwie liczby prowadzą do różnych wniosków. Kryterium 4 punktów jest niższe niż MDC, więc część osób z „ważną poprawą” ma zmianę mieszczącą się w błędzie pomiaru. W pracy podaj oba odsetki i napisz, skąd pochodzi każde kryterium. SEM policzony z alfy to przybliżenie. Lepszy jest SEM z badania test–retest (rzetelność test–retest), np. 2.54 według Woby’ego i in. (2005). Jedna grupa bez kontroli nie pozwala też przypisać spadku terapii, o czym piszemy w przewodniku po badaniach przed i po.

Jak opisać TSK w pracy

Wzór zawiera liczby z przykładu. W nawiasach kwadratowych wpisz dane swojej wersji.

Ogólny schemat opisu narzędzia znajdziesz we wpisie opis narzędzia badawczego – wzór.

Licencja i polska wersja

Nie znaleźliśmy oficjalnej strony autorów TSK z warunkami użycia, a zweryfikowane abstrakty ich nie podają. Formularz jest szeroko przedrukowywany w artykułach, ale przedruk nie jest zgodą. Przed badaniem sprawdź warunki w publikacji wersji, z której korzystasz, a w razie wątpliwości napisz do jej autorów. Polskiej adaptacji nie cytujemy, bo nie zweryfikowaliśmy jej w Crossref. Podaj w pracy publikację, z której pochodzi Twoja wersja, i nie przypisuj jej właściwości z badań zagranicznych. O etapach rzetelnej adaptacji piszemy we wpisie adaptacja kulturowa kwestionariusza.

# B254 – TSK-17 i TSK-11: wynik, korelacje pozycja–reszta, rzetelność i zmiana po terapii (dane symulowane, set.seed(25417)).
# 220 osób z przewlekłym bólem krzyża przed fizjoterapią i po 8 tygodniach; odpowiedzi 1–4 na 17 pozycji (t1–t17).
# W pliku odpowiedzi są już zapisane w kierunku punktacji (wyżej = silniejszy lęk przed ruchem); jeśli Twój formularz
# ma pozycje sformułowane przeciwnie, odwróć je według klucza z formularza (5 − x) przed sumowaniem. Treści pozycji nie podajemy.
# TSK-11 = TSK-17 bez pozycji 4, 8, 9, 12, 14 i 16 (Woby i in., 2005).
suppressPackageStartupMessages({ library(psych); library(lavaan) })
set.seed(25417)
n <- 220
usun <- c(4, 8, 9, 12, 14, 16)
poz17 <- paste0("t", 1:17); poz11 <- poz17[-usun]
lam <- c(.66, .62, .68, .22, .64, .70, .60, .18, .30, .65, .63, .20, .67, .28, .61, .19, .64)   # słabe pozycje: 4, 8, 9, 12, 14, 16
prog <- c(-1.0, 0.1, 1.1)
prog_sk <- c(-2.2, -1.4, -0.4)                         # pozycje 9 i 14: odpowiedzi skupione przy górnym końcu skali
generuj <- function(F) sapply(1:17, function(j) {
  y <- lam[j] * F + rnorm(n, 0, sqrt(1 - lam[j]^2))
  1 + findInterval(y, if (j %in% c(9, 14)) prog_sk else prog) })
F0 <- rnorm(n)
F1 <- 0.75 * F0 + rnorm(n, 0, 0.60) - 0.45            # po terapii: przeciętny spadek lęku przed ruchem
przed <- generuj(F0); po <- generuj(F1)
colnames(przed) <- poz17; colnames(po) <- poz17
dane <- data.frame(id = 1:n, przed, setNames(data.frame(po), paste0(poz17, "_po")))
dane$t7[c(25, 140)] <- NA; dane$t13_po[61] <- NA       # pojedyncze braki
write.csv(dane, "../tsk-dane-przyklad.csv", row.names = FALSE, na = "")   # plik do pobrania

# Krok 1. Kontrola kodowania: tylko 1–4 albo brak
all(sapply(dane[, -1], function(x) all(x %in% c(1:4, NA))))
colSums(is.na(dane[, -1]))[colSums(is.na(dane[, -1])) > 0]

# Krok 2. Wynik: suma pozycji; przy jednym braku (nasza reguła, opisana w pracy) średnia pozycji × liczba pozycji
suma <- function(d, p, max_brak = 1) { k <- rowSums(is.na(d[, p]))
  ifelse(k <= max_brak, rowMeans(d[, p], na.rm = TRUE) * length(p), NA) }
dane$TSK17 <- suma(dane, poz17); dane$TSK11 <- suma(dane, poz11)
dane$TSK11_po <- suma(dane, paste0(poz11, "_po"))
opis <- function(x) { x <- na.omit(x); round(c(n = length(x), M = mean(x), SD = sd(x), Me = median(x),
  min = min(x), max = max(x), skosnosc = psych::skew(x)), 2) }
rbind(TSK17 = opis(dane$TSK17), TSK11 = opis(dane$TSK11), TSK11_po = opis(dane$TSK11_po))
round(cor(dane$TSK17, dane$TSK11), 3)

# Krok 3. Korelacje pozycja–reszta skali (skorygowane) w TSK-17 – które pozycje słabo mierzą lęk przed ruchem?
kpl <- na.omit(dane[, poz17])
a17 <- alpha(kpl, warnings = FALSE)
round(setNames(a17$item.stats$r.drop, poz17), 2)

# Krok 4. Rzetelność: alfa z 95% CI Feldta i omega z jednoczynnikowej CFA (estymator MLR)
a11 <- alpha(kpl[, poz11], warnings = FALSE)
omega1 <- function(p) { f <- cfa(paste("F =~", paste(p, collapse = " + ")), data = kpl, estimator = "MLR", std.lv = TRUE)
  s <- standardizedSolution(f); l <- s$est.std[s$op == "=~"]; th <- s$est.std[s$op == "~~" & s$lhs == s$rhs & s$lhs %in% p]
  sum(l)^2 / (sum(l)^2 + sum(th)) }
round(rbind(TSK17 = c(alfa = a17$total$raw_alpha, lo = a17$feldt$lower.ci[[1]], hi = a17$feldt$upper.ci[[1]], omega = omega1(poz17)),
            TSK11 = c(alfa = a11$total$raw_alpha, lo = a11$feldt$lower.ci[[1]], hi = a11$feldt$upper.ci[[1]], omega = omega1(poz11))), 3)

# Krok 5. Zmiana TSK-11 po terapii: test t dla prób zależnych, d_z, odsetek spadków o co najmniej 4 punkty
pp <- na.omit(dane[, c("TSK11", "TSK11_po")]); zm <- pp$TSK11_po - pp$TSK11
nrow(pp)
tt <- t.test(pp$TSK11_po, pp$TSK11, paired = TRUE)
round(c(M_zmiany = mean(zm), SD_zmiany = sd(zm), lo = tt$conf.int[1], hi = tt$conf.int[2], t = unname(tt$statistic),
        df = unname(tt$parameter), d_z = mean(zm) / sd(zm)), 2)
format.pval(tt$p.value, digits = 3)
round(100 * mean(zm <= -4), 1)                         # spadek ≥ 4 punkty (kryterium Woby i in., 2005)
# SEM z alfy w tej próbie i minimalna wykrywalna zmiana (MDC95); lepiej: SEM z ICC badania test–retest
SEM <- sd(pp$TSK11) * sqrt(1 - a11$total$raw_alpha); MDC <- 1.96 * sqrt(2) * SEM
round(c(SEM = SEM, MDC95 = MDC, proc_ponizej_MDC = 100 * mean(zm <= -MDC)), 2)

[1] TRUE
    t7 t13_po 
     2      1 
           n     M   SD   Me min max skosnosc
TSK17    220 43.76 8.17 44.5  25  63     0.02
TSK11    220 26.76 6.87 27.0  11  42     0.03
TSK11_po 220 24.46 6.09 25.0  11  38    -0.01
[1] 0.974
  t1   t2   t3   t4   t5   t6   t7   t8   t9  t10  t11  t12  t13  t14  t15  t16  t17 
0.56 0.51 0.61 0.23 0.58 0.65 0.57 0.12 0.28 0.52 0.63 0.22 0.62 0.24 0.54 0.19 0.60 
       alfa    lo    hi omega
TSK17 0.846 0.815 0.875 0.850
TSK11 0.878 0.852 0.900 0.879
[1] 220
 M_zmiany SD_zmiany        lo        hi         t        df       d_z 
    -2.30      5.37     -3.01     -1.59     -6.35    219.00     -0.43 
[1] "1.22e-09"
[1] 36.8
             SEM            MDC95 proc_ponizej_MDC 
            2.40             6.66            21.82 

Najczęstsze błędy przy TSK

• Mieszanie wersji. Suma 11 pozycji opisana jako „TSK” i porównana ze średnimi TSK-17 z literatury zaniża lęk o kilkanaście punktów.
• Nieodwrócone pozycje w TSK-17. Sprawdź klucz w formularzu i znak korelacji każdej pozycji z resztą skali.
• Próg z drugiej ręki. „Kinezjofobia powyżej X punktów” bez publikacji źródłowej to ocena bez podstaw.
• Podskale bez klucza. Dwa czynniki TSK-11 są dobrze udokumentowane, ale przypisanie pozycji trzeba wziąć z pełnego tekstu publikacji.
• Odsetek „poprawy” bez błędu pomiaru. Podaj obok kryterium 4 punktów także MDC i opisz, skąd pochodzi SEM.

Pełną ścieżkę analizy narzędzia porządkuje przewodnik po analizie kwestionariusza. Jeśli chcesz, żeby ktoś sprawdził liczenie TSK i analizę zmiany w Twojej bazie, skorzystaj z oferty analizy statystyczne dla studentów. Wyniki musisz jednak rozumieć i umieć obronić samodzielnie.

Najczęstsze pytania

Czym różni się TSK-11 od TSK-17?

TSK-11 to TSK-17 bez sześciu pozycji (4, 8, 9, 12, 14 i 16), które w badaniu Woby’ego i in. (2005) słabo łączyły się ze skalą albo miały nietypowy rozkład odpowiedzi. Obie wersje miały podobną rzetelność i responsywność, ale ich sumy mają różne zakresy: 17–68 i 11–44. Dlatego nie porównuj ich wyników wprost.

Od ilu punktów w TSK mówimy o kinezjofobii?

W publikacjach źródłowych, które zweryfikowaliśmy, nie ma takiego progu. Wyższy wynik oznacza silniejszy lęk przed ruchem, ale podział na osoby „z kinezjofobią” i „bez” wymaga publikacji, w której próg wyznaczono. Jeśli używasz progu, zacytuj ją i opisz, na jakiej próbie powstał.

Jaka zmiana wyniku TSK po terapii jest istotna klinicznie?

Woby i in. (2005) ustalili, że spadek o co najmniej 4 punkty w TSK-17 i TSK-11 najlepiej wskazywał ważne zmniejszenie lęku przed ruchem. Minimalna wykrywalna zmiana bywa większa, np. 5.6 punktu dla TSK-11 według Hapidou i in. (2012), dlatego podawaj oba kryteria.

Czy TSK ma podskale?

Tak. Roelofs i in. (2004, 2007) potwierdzili dwa czynniki: skupienie na objawach somatycznych i unikanie aktywności, a dwuczynnikowy model TSK-11 był niezmienniczy w kilku krajach. Przypisanie pozycji do podskal weź z pełnego tekstu tych publikacji albo publikacji swojej wersji językowej.

Jak traktować pozycje odwrócone w skali kinezjofobii Tampa?

W TSK-17 odwróć pozycje według klucza z formularza swojej wersji, wzorem 5 − x. Numerów nie podajemy, bo nie potwierdziliśmy ich w źródłach dostępnych bez pełnego tekstu. Po odwróceniu każda pozycja powinna dodatnio korelować z sumą pozostałych.

Powiązane hasła

Przeczytaj też

@article{devet2006minimal, author={de Vet, Henrica C. W. and Terwee, Caroline B. and Ostelo, Raymond W. J. G. and Beckerman, Heleen and Knol, Dirk L. and Bouter, Lex M.}, title={{Minimal changes in health status questionnaires: Distinction between minimally detectable change and minimally important change}}, journal={Health and Quality of Life Outcomes}, year={2006}, volume={4}, number={1}, eid={54}, doi={10.1186/1477-7525-4-54}}

@article{hapidou2012fear, author={Hapidou, Eleni G. and O'Brien, Mary Ann and Pierrynowski, Michael Raymond and de las Heras, Eugenio and Patel, Madri and Patla, Tasneem}, title={{Fear and avoidance of movement in people with chronic pain: Psychometric properties of the 11-item Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK-11)}}, journal={Physiotherapy Canada}, year={2012}, volume={64}, number={3}, pages={235--241}, doi={10.3138/ptc.2011-10}}

@article{mcneish2018thanks, author={McNeish, Daniel}, title={{Thanks coefficient alpha, we’ll take it from here}}, journal={Psychological Methods}, year={2018}, volume={23}, number={3}, pages={412--433}, doi={10.1037/met0000144}}

@article{ostelo2007assessing, author={Ostelo, Raymond W. J. G. and Swinkels-Meewisse, Ilse J. C. M. and Vlaeyen, Johan W. S. and Knol, Dirk L. and de Vet, Henrica C. W.}, title={{Assessing pain and pain-related fear in acute low back pain: What is the smallest detectable change?}}, journal={International Journal of Behavioral Medicine}, year={2007}, volume={14}, number={4}, pages={242--248}, doi={10.1007/bf03002999}}

@article{roelofs2004tampa, author={Roelofs, Jeffrey and Goubert, Liesbet and Peters, Madelon L. and Vlaeyen, Johan W. S. and Crombez, Geert}, title={{The Tampa Scale for Kinesiophobia: Further examination of psychometric properties in patients with chronic low back pain and fibromyalgia}}, journal={European Journal of Pain}, year={2004}, volume={8}, number={5}, pages={495--502}, doi={10.1016/j.ejpain.2003.11.016}}

@article{roelofs2007fear, author={Roelofs, Jeffrey and Sluiter, Judith K. and Frings-Dresen, Monique H. W. and Goossens, Mariëlle and Thibault, Pascal and Boersma, Katja and Vlaeyen, Johan W. S.}, title={{Fear of movement and (re)injury in chronic musculoskeletal pain: Evidence for an invariant two-factor model of the Tampa Scale for Kinesiophobia across pain diagnoses and Dutch, Swedish, and Canadian samples}}, journal={Pain}, year={2007}, volume={131}, number={1}, pages={181--190}, doi={10.1016/j.pain.2007.01.008}}

@article{vlaeyen2000fear, author={Vlaeyen, Johan W. S. and Linton, Steven J.}, title={{Fear-avoidance and its consequences in chronic musculoskeletal pain: A state of the art}}, journal={Pain}, year={2000}, volume={85}, number={3}, pages={317--332}, doi={10.1016/s0304-3959(99)00242-0}}

@article{vlaeyen1995fear, author={Vlaeyen, Johan W. S. and Kole-Snijders, Ank M. J. and Boeren, Ruben G. B. and van Eek, H.}, title={{Fear of movement/(re)injury in chronic low back pain and its relation to behavioral performance}}, journal={Pain}, year={1995}, volume={62}, number={3}, pages={363--372}, doi={10.1016/0304-3959(94)00279-n}}

@article{woby2005psychometric, author={Woby, Steve R. and Roach, Neil K. and Urmston, Martin and Watson, Paul J.}, title={{Psychometric properties of the TSK-11: A shortened version of the Tampa Scale for Kinesiophobia}}, journal={Pain}, year={2005}, volume={117}, number={1}, pages={137--144}, doi={10.1016/j.pain.2005.05.029}}