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Enregistrement W1868217980 · doi:10.1111/nyas.12617

Preservation of musical memory and engagement in healthy aging and Alzheimer's disease

2015· article· en· W1868217980 sur OpenAlexafffund
Lola L. Cuddy, Ritu Sikka, Ashley D. Vanstone

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGRAMMY Foundation
Mots-clésPsychologyMusicalAutobiographical memoryEpisodic memoryCognitionCognitive psychologyDevelopmental psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In striking contrast to the difficulties with new learning and episodic memories in aging and especially in Alzheimer's disease (AD), musical long-term memories appear to be largely preserved. Evidence for spared musical memories in aging and AD is reviewed here. New data involve the development of a Musical Engagement Questionnaire especially designed for use with AD patients. The questionnaire assesses behavioral responses to music and is answered by the care partner. Current results show that, despite cognitive loss, persons with mild to moderate AD preserve musical engagement and music seeking. Familiar music evokes personal autobiographical memories for healthy younger and older adults as well and for those with mild to moderate AD. It is argued that music is a prime candidate for being a stimulus for cognitive stimulation because musical memories and associated emotions may be readily evoked; that is, they are strong and do not need to be repaired. Working with and through music as a resource may enhance social and communication functions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,646
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,344
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,106 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations102
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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