Music in pain treatment: society, medicine and neurosciences
Notice bibliographique
Résumé
Pain treatment and prevention is a common problem for the clinic and social health of all the states. The challenge is to give the patients a more short-term admission and a more complete pain relief, searching for less invasive therapies. In USA, Canada and Australia and other countries music therapy is widely being used with successful results. Nurses or special therapists of clinic staff have the particular role to distribute the music treatment inside the hospitals and in nursing homes. There is all a wide literature which demonstrates how since many years the role of nursery has been revealed for the clinical research, especially about pain relief. Music therapy uses the sound/music elements inside the user/operator relationship in a systemic operation process with preventive, rehabilitative and therapeutic aims. The physics elements of sounds strike and modify the psycho-neuro-himmuno-endocrynologic system, which diseases and illness are an alteration of body homeostatic balance. Music benefits would be effective because of the harmonic resonance or ‘entrainment’ principle, from the physic of waves and sounds. Beyond the clinic cases description, there are a lot of basic scientific studies which give information about the analgesic effects of music, utilizing physiological parameters and statistics. There are cognitive and neuroscientific proofs which demonstrate the positive effects of music: music would be a distraction element from pain, because of the inhibition of pain from the inside; music enhances the endorphin release (endogenous opioid peptides) inside the body, which act against pain; music can give the patient a pain control feeling; ‘slow’ music can relax the cardiac frequency and the rhythm of breath.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».