A Neurobiological Framework for the Therapeutic Potential of Music and Sound Interventions for Post-Traumatic Stress Symptoms in Critical Illness Survivors
Notice bibliographique
Résumé
OVERVIEW: Post traumatic stress disorder (PTSD) has emerged as a severely debilitating psychiatric disorder associated with critical illness. Little progress has been made in the treatment of post-intensive care unit (ICU) PTSD. AIM: To synthesize neurobiological evidence on the pathophysiology of PTSD and the brain areas involved, and to highlight the potential of music to treat post-ICU PTSD. METHODS: Critical narrative review to elucidate an evidence-based neurobiological framework to inform the study of music interventions for PTSD post-ICU. Literature searches were performed in PubMed and CINAHL. The Scale for the Assessment of Narrative Review Articles (SANRA) guided reporting. RESULTS: A dysfunctional HPA axis feedback loop, an increased amygdalic response, hippocampal atrophy, and a hypoactive prefrontal cortex contribute to PTSD symptoms. Playing or listening to music can stimulate neurogenesis and neuroplasticity, enhance brain recovery, and normalize stress response. Additionally, evidence supports effectiveness of music to improve coping and emotional regulation, decrease dissociation symptoms, reduce depression and anxiety levels, and overall reduce severity of PTSD symptoms. CONCLUSIONS: Despite the lack of music interventions for ICU survivors, music has the potential to help people suffering from PTSD by decreasing amygdala activity, improving hippocampal and prefrontal brain function, and balancing the HPA-axis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».