Biomarkers of Stress in Music Interventions: A Systematic Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Psychological stress is a significant public health concern as it is associated with various comorbidities and long-term health implications. Music interventions are emerging therapies for alleviating psychological stress and improving one's physical and mental well-being. We conducted a systematic literature review in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) Statement guidelines for reporting to identify all neuroendocrine biomarkers used to evaluate psychological stress in randomized control trials involving music interventions. We identified 18 unique biomarkers of stress from 14 full-text randomized controlled trials studies. Only one of the 14 music studies included a music therapy intervention. The most frequently used biomarkers across the studies were plasma cortisol, salivary cortisol, and salivary α-amylase. Of the 14 studies, 12 included in this review assessed at least one of these three biomarkers. Of these 12 studies, five papers reported p-values for changes in both stress biomarkers and psychological stress outcome measures. Four of the five studies found significant p-values for the reduction of both stress biomarkers and psychological stress in music intervention groups. The variety of stress biomarkers used and the variance in study protocols makes it difficult to assess the magnitude of effect of music interventions on psychological stress. However, our findings suggest that music interventions have the potential for reducing both stress biomarker levels and psychological stress in acute stress situations.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle