Effects of High-Resolution Natural Sound with Inaudible High-Frequency Components on Healing, Symptoms, and Sleep Satisfaction in Terminally Ill Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to assess the effects of high-resolution natural sound with inaudible high-frequency components (HNIH) on healing, symptoms, sleep satisfaction, and autonomic nerve function among terminally ill cancer patients. Methods: We conducted a single-arm, open-label study of 4-hour HNIH for 20 terminally ill cancer patients. We evaluated the healing state, symptoms (Japanese version of the Edmonton Symptom Assessment System-Revised, ESAS-r-J), global impression, and heart rate variability at 30 minutes (T2) and 4 hours (T3) after starting HNIH and sleep satisfaction the next morning (T4). Results: A total of 18 participants were evaluated (mean age: 69.4 years; 33.3% female). Post-intervention, there was a nonsignificant increase in Healing Scale scores at T2 (mean difference: 5.3, 95% confidence interval [CI]: −1.2 to 11.8, p = 0.106), but a significant increase at T3 (mean difference: 6.6, 95% CI: 1.0 to 12.3, p = 0.024). Specific ESAS-r-J scores demonstrated significant improvements in anxiety (mean difference at T2: −1.2, 95% CI: −1.99 to −0.34, p = 0.008; T3: −1.2, 95% CI: −1.99 to −0.34, p = 0.008), tiredness (mean difference at T2: −0.6, 95% CI: −1.18 to −0.04, p = 0.037), and shortness of breath (mean difference at T2: −1.0, 95% CI: −1.72 to −0.28, p = 0.010). Moreover, 66.7% of participants reported improved general conditions at T2 and T3, whereas 50% reported enhanced sleep satisfaction at T4. Heart rate variability analysis revealed a decreased low-frequency/high-frequency ratio in 55.6% of participants at T2 and 44.4% at T3. Conclusions: The present single-arm study showed that HNIH potentially enhanced healing, alleviated symptoms such as anxiety, tiredness, and shortness of breath, and improved sleep satisfaction in terminally ill cancer patients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».