Patienters upplevelser och effekter av att lyssna på musik under regionalanestesi : En systematisk litteraturöversikt
Bibliographic record
Abstract
Bakgrund och problemformulering: Många patienter kan uppleva en oro av att opereras under regionalanestesi. Musik har tagit plats inom sjukvården och används i syfte att hjälpa patienter att lindra oro och öka deras välbefinnande. Med denna systematiska litteraturöversikt vill författarna undersöka musikens effekt och upplevelse på patienten under regionalanestesi. Syfte: Syftet var att undersöka effekter och patienters upplevelser av att lyssna på musik under operation med regionalanestesi. Metod: En systematisk litteraturöversikt utifrån induktiv ansats med granskning av tretton kvantitativa artiklar har genomförts. Litteratursökning via relevanta databaser samt manuell sökning via referenslistor. Totalt inkluderades tretton artiklar som publicerats mellan åren 2013–2023 som granskades utifrån SBUs mall för kvalitetsgranskning av randomiserade kontrollstudier. Resultat: I resultatet framkommer att musik kan ha positiva effekter på patienter under regionalanestesi i form av minskad oro, ökad patientnöjdhet av operationen. Avseende skillnader i patienters vitalparametrar, smärta, samt läkemedelsbehov kan inte några tydliga resultat tydas. Diskussion: Då resultat pekar åt att musik intraoperativt för patienter under regionalanestesi oftast kan ha positiva effekter avseende minska oro och öka patientnöjdhet, finns dock forskning som motsäger detta. Vitalparametrar, smärta och läkemedelsbehov kan diskuteras då de kan påverka varandra och beroende på individ. Även perspektiv kan påverka smärta eller läkemedelsbehov då detta kan tolkas olika beroende på patient eller sjuksköterskeperspektiv.
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 | 0.026 | 0.065 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.006 |
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".