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Enregistrement W1913975373 · doi:10.1093/oxfordhb/9780199639755.013.44

Music Therapy with Adults Diagnosed with Cancer and Their Families

2015· book· en· W1913975373 sur OpenAlexaff
Clare O’Callaghan, Lucanne Magill

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2015
Typebook
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic therapyBiopsychosocial modelImprovisationMultidisciplinary approachMedicineQuality of life (healthcare)MusicalPsychologyPsychotherapistVisual artsArtSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter describes music therapy in cancer care in Western and Asian countries. Detailed descriptions of cancer prevalence, mortality rates, histological classifications, treatments, and biopsychosocial effects are provided. When affected by cancer, music therapy can offer support, enable symptom alleviation, promote endurance and spiritual well-being, and assist in functional restoration and quality of life improvement. An evolving music therapy assessment procedure in oncology is outlined as well as common music therapy methods used in inpatient and outpatient settings, and to promote community ward-based care. Music therapists can: Replay music from the patients’ and families’ lives; help them to explore new musical experiences, such as improvisation, song writing, chanting and toning; and offer music relaxation and supportive or guided imagery experiences. Research has demonstrated music therapy’s positive effects on patients, their families, and staff care givers, reinforcing its important and meaningful role in multidisciplinary oncology care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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