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Enregistrement W2089211913 · doi:10.4081/pr.2014.5534

Music Benefits on Postoperative Distress and Pain in Pediatric Day Care Surgery

2014· article· en· W2089211913 sur OpenAlexaff
Valeria Calcaterra, Selene Ostuni, Irene Bonomelli, Simonetta Mencherini, Marco Brunero, Elisa Zambaiti, Savina Mannarino, Daniela Larizza, Riccardo Albertini, Carmine Tinelli, Glória Pelizzo

Notice bibliographique

RevuePediatric Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFLACC scaleMedicineMusic therapyBlood pressureDistressAnesthesiaHeart ratePerioperativeRhythmPain scalePhysical therapyAnxietyPostoperative painInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postoperative effect of music listening has not been established in pediatric age. Response on postoperative distress and pain in pediatric day care surgery has been evaluated. Forty-two children were enrolled. Patients were randomly assigned to the music-group (music intervention during awakening period) or the non-music group (standard postoperative care). Slow and fast classical music and pauses were recorded and played via ambient speakers. Heart rate, blood pressure, oxygen saturation, glucose and cortisol levels, faces pain scale and Face, Legs, Activity, Cry, Consolability (FLACC) Pain Scale were considered as indicators of response to stress and pain experience. Music during awakening induced lower increase of systolic and diastolic blood pressure levels. The non-music group showed progressive increasing values of glycemia; in music-group the curve of glycemia presented a plateau pattern (P<0.001). Positive impact on reactions to pain was noted using the FLACC scale. Music improves cardiovascular parameters, stress-induced hyperglycemia. Amelioration on pain perception is more evident in older children. Positive effects seems to be achieved by the alternation of fast, slow rhythms and pauses even in pediatric age.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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