Effect of Music Interventions on Sedation in Children Undergoing Magnetic Resonance Imaging: Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although parenteral sedation is often required in MRI studies in children, it is stressful and increases the cost of healthcare. Objectives: We evaluated the impact of music interventions in children receiving parenteral sedation for MRI studies on total number of doses of sedation medications, sedation time, levels of cortisol and cytokines, sedation success, adverse events, parental satisfaction, and cost savings. Methods: We conducted a prospective open unblinded four-arm clinical evaluation of interventions on 471 children 1-12 years of age undergoing MRI and receiving parenteral sedation. Children were assigned to active music therapy (AMT), facilitated music listening (FML), and as comparison another intervention (child life intervention or CLI), or no intervention (NI); measures included number of doses of sedation medications, time of sedation, sedation success, adverse events, parental satisfaction, and salivary levels of the stress hormone cortisol and pro-inflammatory cytokines, before and after intervention. Results: The total number of sedation doses, total sedation time, and levels of salivary cortisol and cytokines did not differ between the four groups. One FMLA choice, Wee Sing Animal Songs, resulted in significant decrease in total sedation time and reduction of associated costs. Conclusions: The use of one type of FML led to decreased total sedation time in children. This is an important finding since FML is an inexpensive non-invasive intervention which could be of significant time and cost saving benefits.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».