The Effect of Music Therapy on Anxiety in Patients who are Terminally Ill
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The literature supporting the use of music therapy in palliative care is growing. However, the number of quantitative research studies investigating the use of music therapy in palliative care, and specifically anxiety, is limited. OBJECTIVE: The aim of this research project was to examine the effectiveness of a single music therapy session in reducing anxiety for terminally ill patients. DESIGN: A randomized-controlled design was implemented and the following hypotheses tested. There will be a significant difference between the experimental and control groups on anxiety levels as demonstrated by the anxiety measurement of the Edmonton Symptom Assessment System (ESAS), and heart rate. The experimental group received a single music therapy intervention and the control group received a volunteer visit. SETTING/SUBJECTS: Twenty-five participants with end-stage terminal disease receiving inpatient hospice services were recruited. RESULTS: The first hypothesis was supported. Results demonstrated a significant reduction in anxiety for the experimental group on the anxiety measurement of the ESAS (p = 0.005). A post hoc analysis found significant reductions in other measurements on the ESAS in the experimental group, specifically pain (p = 0.019), tiredness (p = 0.024) and drowsiness (p = 0.018). The second hypothesis was not supported. CONCLUSIONS: The study supports the use of music therapy to manage anxiety in terminally ill patients. Further studies are required to examine the effect of music therapy over a longer time period, as well as addressing other symptom issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».