Storytelling Through Music With Parents Whose Children Have Died From Cancer: A Randomized Controlled Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bereaved parents have significantly higher morbidity and mortality than non-bereaved parents. Despite national guidelines recommending bereavement care, resources for bereaved parents are scarce. Most intervention studies lack empirical evidence of effectiveness or alignment with key theoretical concepts. AIMS: To evaluate the feasibility of a 6-week intervention with parents of children who have died from cancer. Storytelling Through Music (STM) combines multiple modalities of expression (storytelling, reflective writing, songwriting) and psychoeducation to facilitate loss- and restoration-oriented coping by creating a legacy piece (self-written story paired with a song) to help bereaved parents adapt to a life-long process of finding meaning after loss. METHODS: Two-group, randomized controlled trial, utilizing multiple methods. Participants were randomized to STM or waitlist control. The intervention is delivered online and in a group setting. Descriptive statistics were used for feasibility data, content analysis to evaluate open-ended acceptability questions, and RM ANOVA to evaluate the differences between psychosocial, coping, and grief outcomes. RESULTS: Twenty-three parents were enrolled. Average age was (range: 32-68) and the child's average age was 18.9 (range: 1.5-35). This study indicates that the online delivery of STM is feasible and acceptable and provides preliminary evidence of reducing prolonged grief and loneliness. CONCLUSIONS: STM is a theoretically driven, innovative approach to addressing grief in a high-risk, underserved population. Findings suggest STM can be delivered online and is acceptable to participants. Adding music to storytelling and reflective writing provides a unique expression and preliminary data suggests improvements in psychosocial well-being, coping, and grief intensity.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».