Personalized music and hypnosis interventions in palliative and end-of-life care at home: A randomized controlled pilot study
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the preliminary effectiveness of a personalized intervention integrating pre-recorded hypnosis and/or music in palliative and end-of-life care, and explore patient preferences and experiences. Forty patients receiving palliative and end-of-life care at home were recruited and randomly assigned to the experimental group or the control/delayed intervention group. Two intervention sessions were conducted within one week, featuring the following modalities tailored to patient preferences: pre-recorded music, hypnosis, or a combination of music and hypnosis. Participants provided self-ratings of their symptoms and distress at predetermined time points using the Edmonton Symptom Assessment Scale and the Distress Thermometer. We used a mixed-effects model to address the quantitative objectives, and we conducted a content analysis to meet the qualitative objectives. The intervention program significantly reduced participants’ distress, showing a medium effect size when comparing the intervention sessions to the control sessions. We also found a medium effect size for improved well-being between groups. Intervention modality did not appear to affect the responses. Participants reported calmness and well-being. The voluntary use of these interventions post-experiment emphasizes their relevance for palliative and end-of-life care. The qualitative findings were consistent with the quantitative results, and revealed additional potential uses and ways to improve the intervention. The personalized pre-recorded music and hypnosis interventions appear to be effective in reducing distress and show great potential for enhancing the overall well-being of individuals in palliative and end-of-life care. Further studies are needed to determine how these findings can be applied to a broader population. • MuzHyp program decreased distress and enhanced participants’ overall well-being. • Caregiver presence contributed to symptom relief, highlighting the human role. • Most participants chose an intervention with music, likely due to its familiarity. • Some continued MuzHyp post-study, reporting better sleep, comfort, and pain control. • The program is cost-effective, easy to use, and adaptable for independent applications.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».