Effect of personalized musical intervention on burden of care in dental implant surgery: A pilot randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore a personalized musical intervention's effect on burden of care during dental implants placement. METHODS: Randomized Controlled Trial in 24 dental implant surgery patients. A personalized music intervention (Music Care© application) or an audiobook control condition was administered. Burden of care (a composite outcome including self-reported anxiety, pain, and dissatisfaction felt during surgery), expected pain prior to surgery, pre- and post-surgery affect, memory of pain felt during surgery, and participants' emotional judgments of the music and audiobook listening were assessed. RESULTS: The personalized music intervention significantly reduced the burden of care for dental implant surgery (p = 0.02; d = 1.07). Both groups reported positive affect after surgery, but the music group felt better. The pain remembered after seven postoperative days was significantly lower in the music group (p = 0.02). Participants judged the music listened to during surgery as more relaxing and pleasant than the audiobook (p = 0.002 and p = 0.001, respectively). CONCLUSIONS: Personalized music intervention could be effective in decreasing patients' burden of care during dental implant surgery. These results need to be confirmed by a rigorous randomized control trial. CLINICAL SIGNIFICANCE: The burden of care associated with the pain and anxiety experienced during dental implant surgery can be reduced using a personalized and standardized music intervention. This approach may provide a simple complementary approach to improve surgical care in various 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,012 | 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 ».