[The impact of listening to music on orthopedic patients: a randomized controlled trial].
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Music listening represents a gold standard in the evidence-based holistic nursing practice. However, music listening is seldom involved in orthopedic postoperative settings, and only a few related studies can be retrieved in literature. PURPOSE: The aim was to assess the effects of music during the orthopedic postoperative period, when patients frequently report pain and anxiety. METHOD: A randomized controlled trial on 56 patients, equally divided in an experimental group treated with music and a control group in standard care, was conducted during their first-day of recovery from orthopedic surgery. The primary outcome was the pain level assessed with the VAS scale and the Short Form-McGill Pain Questionnaire. Secondary outcomes assessed were anxiety level, blood pressure, heart and respiratory rates and oxygen saturation. Following surgery, when clinically stabilized and soon after their return to their ward room, patients listened to music from a personal programmed playlist using their smartphones for 30 minutes. RESULTS: In music group, the Short Form-McGill Pain Questionnaire score significantly improved in the sensorial dimension (p=0.006) and in the affective dimension (p=0.02). Patients showed a pleasant experience in listening to music (90%), found it useful in coping with pain (64%) and improving mood (86%). CONCLUSIONS: Music in the orthopedic post-surgical period induced significant improvement in pain relief, representing a useful complementary intervention to drug treatment. Music listening could be a safe treatment, inexpensive and simple to manage by nurses in orthopedic postoperative settings.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».