Individualizing musical tempo to spontaneous rates maximizes music-induced hypoalgesia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Music has long been recognized as a noninvasive and cost-effective means of reducing pain. However, the selection of music for pain relief often relies on intuition rather than on a scientific understanding of the impact of basic musical attributes on pain perception. This study examines how a fundamental element of music-tempo-affects its pain-relieving properties. One important finding in research on temporal dynamics of music is that people tend to sing or tap at a characteristic rate when asked to produce a simple melody. This characteristic rate, known as the spontaneous production rate (SPR), is consistent across different rhythm production tasks and may reflect the output of an endogenous oscillator. According to dynamical systems theory, SPRs represent optimal efficiency, minimizing energy expenditure while maximizing behavioral accuracy. This study examined whether aligning music tempo with individual SPRs could enhance the hypoalgesic effects of music. First, participants' SPRs were measured by asking them to produce a familiar melody at a comfortable rate. Next, they were asked to rate painful thermal stimulations under 4 conditions: music modified to match participants' SPR, music modified to be 15% faster or 15% slower than participants' SPR, and silence. Results revealed that musical tempos matching participants' SPR produced stronger reductions in pain compared to faster or slower tempo conditions, supporting the hypothesis that musical tempo aligned with individual rates is optimal for reducing pain. These findings underscore the individual-specific effects of musical tempo on pain perception, offering implications for personalized pain management strategies.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».