Music Therapy for Pain Management for People With Advanced Cancer: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To improve mechanistic understanding, this randomized controlled trial examined anxiety, mood, emotional support, and pain-related self-efficacy as mediators of music therapy for pain management in people with advanced cancer. METHODS: People with advanced cancer who had chronic pain were randomized (1:1) to 6 weekly individual music therapy or social attention control sessions. We measured mediators and pain outcomes (pain interference and pain intensity) using self-report measures at baseline, session 4, and post-intervention. We included outcome expectancy/treatment credibility, music reward, adult playfulness, and baseline pain interference and pain intensity as moderators. RESULTS: Participants (n = 92) had a mean age of 56 years. Most were female (71.7%), white (47.8%) or Black (39.1%), and had stage IV cancer (75%). Self-efficacy was found to be a significant mediator of music therapy for pain intensity (indirect effect ab = 0.79, 95% CI 0.01-1.82) and pain interference (indirect effect ab = 1.16, 95% CI 0.02-2.51), while anxiety, mood, and emotional support were not. The mediating effect of pain-related self-efficacy was significantly moderated by baseline pain interference but not by the other moderators. CONCLUSIONS: The findings suggest that the impact of music therapy on chronic pain is mediated by self-efficacy. This knowledge can help optimize music therapy interventions for chronic pain management for people with advanced cancer by capitalizing on teaching music-based self-management strategies. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier: NCT03432247.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».