Individualized music for dementia: Evolution and application of evidence-based protocol
Notice bibliographique
Résumé
The theory-based intervention of individualized music has been evaluated clinically and empirically leading to advancement and refinement of an evidence-based protocol, currently in its 5th edition. An expanded version of the protocol was written for professional health care providers with a consumer version tailored for family caregivers. The underlying mid-range theory is presented along with a seminal study that was followed by further research in the United States, Canada, Great Britain, France, Sweden, Norway, Japan and Taiwan. Key studies are summarized. Given its efficacy when implemented by research staff, studies have advanced to testing the intervention under real-life conditions when implemented and evaluated by trained nursing assistants in long-term care facilities and visiting family members. In addition, one study evaluated the implementation of music by family members in the home setting. Initial research focused on agitation as the dependent variable with subsequent research indicating a more holistic response such as positive affect, expressed satisfaction, and meaningful interaction with others. The article advances by describing on-line programs designed to train health care professionals in the assessment, implementation and evaluation of individualized music. In addition, Gerdner has written a story for a picture book intended for children and their families (in press). The story models principles of individualized music to elicit positive memories, reduce anxiety and agitation, and promote communication. The article concludes with implications for future research.
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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 | 0,290 | 0,287 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».