Biomarkers of Stress in Music Interventions: A Systematic Review
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.
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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 | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».