Review: The effectiveness of musical therapy in improving depression and anxiety symptoms among children and adolescents – a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression and anxiety disorders are considered to be among the greatest burdens of disease in children and adolescents. Recent literature has reported music therapy to be a safe and potentially effective intervention for the treatment of depression and anxiety. This systematic review examined the effectiveness of music therapy in reducing the symptom severity of depression and/or anxiety among children and adolescents. METHODS: Randomized controlled trials (RCTs) were obtained from a systematic search of nine major English databases from inception to January 2021. Studies were categorized by outcome, music therapy technique and follow-up period. RESULTS: Seven RCTs (n = 589) were included. Four RCTs had some concern of bias, while three had high risk of bias. Statistical pooling was not appropriate due to clinical heterogeneity. Four studies (n = 428) favoured music therapy for improvement of depressive symptoms at short- and intermediate-term follow-ups compared to control. One study (n = 106) favoured music therapy for improvement of anxiety symptoms at short-term follow-up compared to control. No studies favoured any control over music therapy for symptom improvement of depression and/or anxiety. CONCLUSION: Limited evidence suggests music therapy is an effective treatment for improving depression and/or anxiety symptom severity in children and adolescents. More high-quality RCTs are needed to address methodological flaws of current studies.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».