Background: Music-based interventions are increasingly used in neonatal intensive care units (NICUs), but the literature remains heterogeneous in intervention type, provider role, and research focus. This study examined research trends in NICU music-based intervention studies using text mining. Methods: We analyzed 83 abstracts from peer-reviewed studies published between 1998 and 2025. Methods included preprocessing, RAKE-based keyphrase extraction, keyword frequency analysis, temporal trend analysis, intervention-type comparison, and latent Dirichlet allocation topic modeling. The optimal number of topics was determined using the CaoJuan2009, Arun2010, and Deveaud2014 metrics. Results: Study volume increased steadily over time, with nearly half (38/83) published from 2020 onward. Early studies focused on passive music listening and short-term physiological outcomes, whereas recent studies increasingly examined singing, live music, and parent-involved interventions. Keyword analysis showed a shift from physiological stability and behavioral responses toward neurodevelopmental outcomes, parental emotional well-being, and parent-infant interaction. Music medicine studies emphasized passive auditory stimulation and immediate physiological outcomes, whereas music therapy studies addressed broader developmental, relational, and psychosocial topics. Topic modeling identified four major themes, with parent-involved physiological regulation and stress reduction the most frequent dominant topic. Conclusions: NICU music-based intervention research is becoming more interdisciplinary. The field has expanded from immediate physiological stabilization to broader developmental, relational, and psychosocial goals. Future work should clarify the distinction between music therapy and music medicine and promote interdisciplinary collaboration in NICU care.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
医学图像分析最新综述:走向深度
炼数成金订阅号
36+阅读 · 2019年2月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【好文解析】ICASSP最佳学生论文:深度对抗声学模型训练框架
中国科学院自动化研究所
13+阅读 · 2018年4月28日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
DeepSeek 版Claude Code,免费小白安装教程来了!
专知会员服务
10+阅读 · 5月5日
《美空军条令出版物 2-0:情报(2026版)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月5日
帕兰提尔 Gotham:一个游戏规则改变器
专知会员服务
9+阅读 · 5月5日
【综述】 机器人学习中的世界模型:全面综述
专知会员服务
13+阅读 · 5月4日
伊朗的导弹-无人机行动及其对美国威慑的影响
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
医学图像分析最新综述:走向深度
炼数成金订阅号
36+阅读 · 2019年2月20日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【好文解析】ICASSP最佳学生论文:深度对抗声学模型训练框架
中国科学院自动化研究所
13+阅读 · 2018年4月28日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员