Effect of music on chronic osteoarthritis pain in older people
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis is the most common degenerative disease in humans. It usually begins in middle age and is progressive. Chronic pain in older people presents a significant obstacle in maintaining function and independence. Previous studies have shown that music can improve motivation, elevate mood, and increase feelings of control in older people. PURPOSE: The purpose of this randomized clinical trial was to examine the influence of music as a nursing intervention on osteoarthritis pain in elders. METHOD: Data were collected using the short form of the McGill Pain Questionnaire with 66 elders suffering from chronic osteoarthritis pain. Differences in perceptions of pain were measured over 14 days in an experimental group who listened to music for 20 minutes daily and a control group who sat quietly for 20 minutes daily. All participants completed the Short Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) on day 1, 7, and 14 of the study. RESULTS: Results of t-tests indicated that those who listened to music had less pain on both the Pain Rating Index on day 1 (P = 0.001), day 7 (P = 0.001) and day 14 (P = 0.001) and on the Visual Analogue Scale on day 1 (P = 0.001), day 7 (P = 0.001) and day 14 (P = 0.001), when compared with those who sat quietly and did not listen to music. A repeated measure analysis of variance controlling for pretest measures demonstrated a significant decrease in pain among experimental group participants when compared with the control group on the pain descriptor section of the SF-MPQ (P = 0.001) and the visual analogue portion of the SF-MPQ (P = 0.001). CONCLUSION: Listening to music was an effective nursing intervention for the reduction of chronic osteoarthritis pain in the community-dwelling elders in this study.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».