Development and integration of a music therapy program in the neurologic inpatient setting: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Explore facilitators and barriers to development and integration of an inpatient music therapy (MT) program from the perspective of the patient, family member, and health care professional. MATERIALS AND METHODS: This qualitative study recruited patients on acute neurosciences/neurorehabilitation units having participated in the hospital MT program, their family, and members of their health care team. Semi-structured individual interviews and focus groups were conducted with 35 participants (14 patients, 5 family members, 16 health care professionals). Interviews/focus groups were audio recorded and transcribed verbatim. Data were coded in duplicate and a codebook was developed through an iterative process. RESULTS: Four dominant themes emerged from the data: (1) facilitators of program operations; (2) barriers to program establishment; (3) perceived positive impact on patient outcomes; and (4) opportunity for improvement. Facilitator sub-themes included a love for music that encouraged participation, broad appeal of MT, and support of the health care team. CONCLUSIONS: Patients, health care professionals, and family members accepted MT as a treatment modality. While there is growing evidence for MT in neurorehabilitation, practical challenges remain in developing inpatient MT services, including funding, and optimal integration of music therapists into existing care teams.
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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 | 0,016 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».