EFFECTS OF MUSIC THERAPY ON PSYCHOLOGICAL DISTRESS OF NEUROSURGICAL PATIENTS: A SYSTEMATIC REVIEW
Notice bibliographique
Résumé
Neurosurgery has been on the rise, with a yearly estimate of 13.8 million patients suffering from neurological disorders or injuries and require surgery. Psychological distress is relatively frequent in neurosurgical patients due numerous threats and challenges faced therefore, the main objective of this review is to understand the efficiency of music therapy on neurosurgical patients in reducing psychological distress. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and MetaAnalyses (PRISMA) framework was used to guide the methodology of this systematic review. The PICO format was used as a search strategy in terms of specifying search terms and clarifying limits in relation to the population or intervention studied in this review. Databases like SCOPUS, MEDLINE and OVID, The Cochrane Library was utilized to search for relevant records. A total of 48 studies were identified through the databases search. After the removal of duplicates, 39 studies’ titles and abstracts were screened. Through a process of assessing eligibility, 5 studies were consequently included in the review. The year limits for the articles reviewed were 2015 to present, to highlight the more recent findings on the subject. The studies included in this review encompass different countries of origin such as USA, Canada and in Asia, Taiwan, China and India. The findings of this review show that music therapy is an effective intervention in reducing psychological distress, especially anxiety, in neurosurgical patients. Music therapy is also effective as an adjunct therapy for neurosurgical procedures. The cultural aspects infused in music therapy were also discussed in this paper
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».