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Enregistrement W2770879389 · doi:10.47513/mmd.v9i4.508

Comfort, Connection and Music: Experiences of Music Therapy and Inter-Active Listening on a Palliative Care Unit

2017· article· en· W2770879389 sur OpenAlexaff
SarahRose Black, Gary Rodin, Camilla Zimmermann

Notice bibliographique

RevueMusic and Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreKensington HealthUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic therapyPalliative careActive listeningPsychosocialIntervention (counseling)PsychologyUnit (ring theory)PsychotherapistNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music therapy in palliative care aims to provide psychosocial support, assistance with pain and symptom management and opportunities for life review and legacy work. Although there have been a variety of studies conducted on the effects of music therapy in palliative care facilities, there is a gap in research examining the experience and feasibility of music therapy on acute palliative care units within cancer care settings. This qualitative study explored the lived experience of inter-active listening (IAL), an individualized music therapy in which the therapist plays music or sings while the patient engages through listening, for nine inpatients on a palliative care unit. The study found that a receptive music therapy referred to as IAL was associated, in cancer patients in an acute palliative care unit, with increased emotional and spiritual well-being and a greater sense of connection to self and others. Further research into specific effects of various music therapy intervention styles is warranted.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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