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Enregistrement W4401633244 · doi:10.61707/3wtnsb31

The Creation of Music Therapy to Relieve Muscle Pain from Office Syndrome

2024· article· en· W4401633244 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaochen Zhang, Pramote Phokha

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Religion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic therapyMedicinePhysical therapyMcGill Pain QuestionnaireGuided imageryVisual analogue scaleManual therapyPhysical medicine and rehabilitationAnxietyAlternative medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study investigates music therapy's clinical efficacy and underlying mechanisms in treating chronic musculoskeletal pain (CMP) in office workers. The research objectives include studying the symptoms of muscle pain resulting from office syndrome, analyzing the effectiveness of music therapy in relieving muscle pain from office syndrome, and creating and evaluating three music therapy compositions specifically designed for this purpose. The study uses a mix of methods, including a literature review on office syndrome and music therapy, the creation of three therapeutic music pieces, and clinical trials with 12 CMP patients split into three groups: control (medication only), experimental group 1 (music therapy), and experimental group 2 (medication and music therapy combined). Data collection and assessment tools include the Life Information Scale, which incorporates traditional Chinese metaphysics to tailor personalized therapies; the GAD-7 scale for measuring anxiety levels; the PHQ-9 for assessing depression levels; the Simplified McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) for evaluating pain intensity and quality; and the PSQI for assessing sleep quality. Findings indicate that common symptoms of office syndrome include muscle pain, stiffness, headaches, and eye fatigue, often aggravated by poor posture and prolonged sitting. The preliminary results show that music therapy can significantly reduce muscle tension, improve blood circulation, and enhance mental well-being. The study emphasizes the importance of integrating music therapy with ergonomic adjustments and regular physical activity. The three compositions created for the study incorporate soothing melodies, rhythms, and harmonies designed to promote relaxation and pain relief, integrating brainwave entrainment techniques such as binaural beats to enhance therapeutic effects. The study concludes that music therapy, particularly when combined with ergonomic and lifestyle interventions, can effectively alleviate muscle pain associated with office syndrome. Recommendations for future research include expanding sample sizes, exploring different musical genres, and integrating advanced AI technology to personalize music therapy further.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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