A Systematic Review of EEG Studies on the Neural Effects of Quran Listening
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This systematic review aims to explore the effects of listening to the Quran on the electrophysiological aspects of the human brain, particularly focusing on how this auditory experience influences cognitive function, emotional well-being, and mental health. Method: We conducted a comprehensive search across multiple databases, including Web of Science, PubMed, Scopus, and Google Scholar, using keywords such as "Quran" and "EEG." Studies included in this review were observational or clinical trials that investigated the effects of Quran listening on brain activity using EEG. Eligibility criteria were assessed according to predefined standards, with a focus on studies published in English. The Newcastle-Ottawa Scale was employed to evaluate the quality of the selected articles, and data extraction followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Results: A total of 236 studies were evaluated, leading to the inclusion of 22 eligible studies in this review. Findings indicate that listening to Quranic verses is associated with increased alpha and theta power, which correlates with relaxation and improved emotional states in participants, including non-Muslims. The review identified significant variations in study designs, methodologies, and quality, with many studies displaying a high risk of bias. Conclusion: Listening to Quranic verses demonstrates potential therapeutic effects by activating brain regions associated with relaxation and emotional regulation. Despite promising findings, the current body of research is limited, particularly regarding nonlinear EEG dynamics and comprehensive study designs. Further neuroimaging and clinical investigations are warranted to validate these results and explore the therapeutic applications of Quranic listening in diverse contexts, such as pain management, psychological health, and rehabilitation.
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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 | 0,009 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».