Emotional responses to favorite and relaxing music predict music-induced hypoalgesia
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Notice bibliographique
Résumé
Introduction The hypoalgesic effect of music has long been established. However, the characteristics of music which are important for reducing pain have not been well-studied. Some research has compared subject-selected preferred music to unfamiliar music selected by researchers, and has typically found a superior effect from preferred music. In this study, we sought to discover what aspects of listeners' relationship with their preferred music was important in producing a hypoalgesic effect. Methods We conducted a thermal pain and music listening experiment with 63 participants (14 male, 49 female, mean age = 21.3), in which music excerpts were paired with thermal stimulations. Pain ratings of intensity and unpleasantness, as well as emotional response variables, were rated on visual analog scales. We also conducted brief structured interviews about participants' favorite music, on which we conducted thematic content analysis. Themes and emotion variables were analyzed for their effects on pain ratings. Results We first replicated the finding that favorite music outperforms experimenter-selected relaxing music in reducing pain unpleasantness (MD = −7.25, p < 0.001) and that the difference in hypoalgesia was partially mediated by an increase in musical chills (ab = −2.83, p < 0.01). We then conducted a theme analysis on the interview transcripts and produced four themes relating to emotional experience: moving/bittersweet, calming/relaxing, happy/cheerful, and energizing/activating . We found suggestive evidence that moving/bittersweet favorite music reduces pain unpleasantness through increased music pleasantness (ab = −5.48, p < 0.001) and more musical chills (ab = −0.57, p = 0.004). Discussion We find that music pleasantness and musical chills are salient predictors of music-induced hypoalgesia, and that different categories of favorite music derived from qualitative analysis may engage these emotional pathways to different degrees.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle