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Enregistrement W4309962701 · doi:10.1016/j.heliyon.2022.e11894

Characteristics of music intervention to reduce anxiety in patients undergoing cardiac catheterization: scoping review

2022· article· en· W4309962701 sur OpenAlexaboutno aff
Letícia de Carvalho Batista, Michele Nakahara Melo, Diná de Almeida Lopes Monteiro da Cruz, Rita de Cássia Gengo e Silva Butcher

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPsycINFOCINAHLPsychological interventionScopusAnxietyMEDLINEMedicineCardiac catheterizationMusic therapyPhysical therapyNursingSurgeryPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characteristics of music interventions for reducing anxiety in patients undergoing cardiac catheterization were mapped. A scoping review was conducted according to the Joanna Briggs Institute methodology. Searches were performed in electronic portals and databases PubMed, CINAHL, PsycINFO, Cochrane, EMBASE, Scopus, LILACS, CAPES Thesis Portal (Brazil), DART-Europe E-theses Portal, Theses Canada Portal, Pro-Quest, and Google Scholar databases, gray literature, with no limitation on the year of publication. Eighteen articles were included in the search. The characteristics of the interventions were heterogeneous and not comprehensively described in the primary studies. The songs were predominantly of a single genre, instrumental, and selected by the interventionist, with a rhythm between 60 and 80 beats per minute. The interventions were delivered in a single session, mostly in the catheterization laboratory, before or during the procedure, by means of digital audio and earphones for over 20 min. The heterogeneity of interventions and incompleteness of information in the studies compromises the advancement of knowledge on the effects of music on health outcomes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0160,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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