Music Intervention as a Tool in Improving Patient Experience in Palliative Care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: The pain, anxiety, and stress associated with end-of-life care are paramount issues to address for both patients and their families. Reduction in these factors could translate to improved quality of life. OBJECTIVE:: We studied the effect of adding music to standard care for patients receiving a hospice or palliative care consult at 2 hospitals in the Care New England health-care system. In this mixed quantitative and qualitative study, we implemented live music intervention sessions. DESIGN/MEASUREMENTS:: Outcomes include symptom burden pre- and post-intervention using the Edmonton Symptom Assessment Scale, opioid use in equivalent time periods before and after the music intervention, and qualitative personal narratives of patients' and families' experiences with the music. RESULTS:: There were significant decreases in pain, anxiety, nausea, shortness of breath, and feelings of depression along with significant increase in feelings of well-being. Opioid use in time periods after the music intervention trended toward decreased usage when compared to the equivalent time period before. Finally, compiled personal narratives of patients' and families' experiences of the music intervention demonstrated common themes of spirituality, comfort, relaxation, escape, and reflection. CONCLUSIONS:: This project demonstrated the beneficial effects of music in a patient population that struggles with symptom management when only pharmacologic management is used. These data elucidate biological and psychosocial factors that are positively impacted by the intervention. With additional evidence in music as well as other artistic modalities, it is promising that arts-based programs in inpatient hospice and palliative care settings will continue to expand and flourish.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».