A first-person phenomenological pilot case study exploring the efficacy of using whole-body low frequency sound vibration to treat stress and anxiety
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this pilot first-person case study was to test if whole-body low frequency sound vibration decreases stress and anxiety and to evaluate the equipment used to measure the effects of vibration to inform a more extensive, long-term clinical study in the future. The Next Wave Physioacoustic Chair was used to apply the treatments, which consisted of six 20-minute sessions spread out over 15 days. Qualitative data consisted of daily journal entries and pre- and post-treatment observations. A phenomenological analysis involved the identification of emerging themes. Quantitative data was collected using a Garmen Vivosmart 4 device worn on the wrist twenty-four hours daily (except when charging). The device measured pre- and post-treatment heart rate, heart rate variability (HRV), and sleep quality. An overall stress score was computed using HRV measurements and sleep. The results showed that Physioacoustic treatment can have a positive effect on stress and anxiety levels. This was shown by a consistently lowered heart rate following each treatment, increased body awareness and connection, decreased pain and tension, and a sense of relaxation, calm, mental clarity, and focus. The recommendation is for further long-term studies using a more significant number of participants reporting high levels of stress and anxiety along with control groups. Further studies may also benefit from incorporating electroencephalogram (EEG) measurements to examine brainwave activity to further understand stress-related outcomes.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».