Effects of Sound Interventions on the Mental Stress Response in Adults: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This scoping review examines the effects of various sound interventions, including music, natural sounds, and speech, on the stress response in adults. OBJECTIVE: The review aims to identify key therapeutic factors, including sound type, individual listener characteristics, and environmental influences. It also synthesizes evidence on physiological responses to sound interventions and highlights current research gaps. METHODS: We conducted a comprehensive search using databases such as PubMed, Web of Science, Scopus, and PsycINFO, focusing on studies from 1990 to 2024. Eligible studies included randomized controlled trials, clinical trials, and laboratory experiments that measured stress through physiological markers (eg, heart rate variability and cortisol) and self-reports. A total of 34 studies were included, and thematic analysis was conducted to identify recurring themes in the findings. RESULTS: The findings suggest that music, especially classical and self-selected pieces, effectively reduces physiological stress markers, including cortisol levels, heart rate variability, and blood pressure. Nonmusical sounds, such as nature sounds and calming voices, also demonstrate potential for stress relief, although research in this area remains limited. While most sound interventions showed positive effects, some studies reported adverse effects, indicating that sound can both alleviate and induce stress. The outcomes were substantially affected by contextual factors such as personal preferences, delivery methods, cultural context, and emphasizing the importance of personalized interventions. CONCLUSIONS: Sound interventions offer promising, noninvasive methods for stress reduction. This review suggests that future research should address gaps in the study of nonmusical sound interventions and further investigate the neural mechanisms underlying stress responses to sound. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/54030.
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 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 | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».