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Enregistrement W2039181588 · doi:10.12968/ijtr.2007.14.12.27760

The music therapy assessment tool for low awareness states

2007· article· en· W2039181588 sur OpenAlexaff
Barbara A Daveson, Wendy L. Magee, L Crewe, G. Beaumont, Pamela Kenealy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Therapy and Rehabilitation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultidisciplinary approachRehabilitationPsychologyModality (human–computer interaction)Scale (ratio)Music therapyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedicineComputer scienceHuman–computer interactionPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many existing assessment tools for patients in low awareness states involve language functioning capabilities. Information regarding the construction and validity of a new assessment tool that relies on music, called the Music Therapy Assessment Tool for Low Awareness States (i.e. MATLAS), is presented in this paper. A total of nine assessments, involving eight patients, were examined. Results from the investigation of scores from three tools: the MATLAS, the Sensory Modality Assessment and Rehabilitation Technique (SMART), and the Wessex Head Injury Matrix Main Scale (WHIM)), as administered by multidisciplinary staff, were analysed, and the MATLAS was found to have good validity with these measures. While limitations involved in this work prevent conclusions about the validity of the MATLAS being drawn, they support the need for further research, and indicate that MATLAS may be a valid tool to assist with multidisciplinary assessment of such patients.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,366 · 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

Citations12
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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