“We were learning together and it felt good that way.” A case study of a participatory group music program for cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Though there are similarities to music therapy, the field of community music in healthcare, while in its infancy, is steadily growing. This case study explored how semi-formal, active music-making can play a role in illness and recovery and provide patients with a sense of voice, connection, and community, and the efficacy of community music programming in a hospital. Six participants began and three participants completed a 6-week music class learning the ukulele. Interpretative Phenomenological Analysis (IPA) was used as a method for data analysis from semi-structured pre-questionnaires, transcribed classes, transcribed post-interviews, and weekly questionnaires from both the participants and the facilitator. Emergent and recurrent themes central to the participants’ experiences were discovered: (1) Music as a connector, (2) Music within us external to cancer, (3) Musical experiences interrupted by cancer, (4) Music creates empowerment. Subthemes and individual experiences are also explored. Implications for future research and music’s role in improving the Patient Experience in hospital settings are discussed.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,014 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».