Musikalske øyeblikk. Hvordan kan en pasient ved en palliativ avdeling oppleve økt livskvalitet ved bruk av musikkterapi?
Bibliographic record
Abstract
Sammendrag: Problemstillingen for denne oppgaven er: Hvordan kan en pasient ved en palliativ avdeling oppleve økt livskvalitet ved bruk av musikkterapi?\n\nHensikt: I dag lever flere kreftpasienter lengre med sin sykdom noe som igjen gir et økende behov for lindrende behandling. Denne gruppen pasienter har i tillegg ofte sammensatte plager som for eksempel smerter, tung pust, kvalme eller angst den siste levetiden. Musikkterapi er en komplementær behandlingsform som inngår i det tverrfaglige behandlingstilbudet for denne pasientgruppen i land som for eksempel USA, Canada og Storbritannia.\n\nMetode: Oppgaven er ett litteraturstudie, og følgende søkeord er brukt: music therapy, palliative care, life quality, musicking, musikkterapi, og palliasjon.\n\nHovedfunn: Musikk har en egen evne til å påvirke mennesker, den rører ved oss og fremkaller følelser. Musikken kan fremkalle dans, latter eller gråt og den kan virke både beroligende og styrkende. Pasienter og pårørende kan ha vansker med å sette ord på tanker og følelser når livet går mot slutten. Musikk kan virke avspennende og forskning viser at musikkterapi kan være symptomlindrende ved smerter og angst. I tillegg påvirker musikkterapi blodtrykket ved å virke blodtrykkssenkende, og har en positiv innvirkning på puls og pustefrekvens hos pasientene. \n\nKonklusjon: Ved livets slutt kan musikkterapi være med på å lindre kreftpasienters plagsomme symptomer og samtidig bidra til positive opplevelser for både pasienter og pårørende. Musikk kan hjelpe pasienten å mestre situasjonen, fremme kommunikasjon og styrke sosiale relasjoner mellom pasient og pårørende. Lindring av plagsomme symptomer og meningsfulle øyeblikk viser seg å ha betydning for pasientenes opplevelse av livskvalitet. Det har imidlertid vært begrenset forskning på musikkterapi som komplementær behandlingsform i Norge, men resultatene for palliative pasienter i livets siste fase virker å være positive. Det er derfor både et behov samtidig som det burde være et ønske om å forske videre på dette området.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.011 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".