An Audit about Music Therapy Assessments and Recommendations for Adult Patients Suspected to be in a Low, Awareness State
Notice bibliographique
Résumé
In neuro-rehabilitation, the role of music therapy is expanding to include assessment of patients with severely-altered states of consciousness. Diagnosis of these conditions is a complex task for all, and cases of misdiagnosis have been reported. Aggregated findings from 33 music therapy assessments of patients suspected of being in a low awareness state are described and discussed here. The Music Therapy Assessment Tool for Low Awareness States (MATLAS) was used during these assessments. All assessments were offered as part of a specialist multidisciplinary assessment package. A brief description of the patient group is supplied, along with details regarding the assessment tool and the recommendations that followed. In summary, a difference in the time it took to assess patients in vegetative state (VS) as compared to those in minimally conscious state (MCS) was found and, on average, the assessment of those in VS took less time to complete than for those in MCS. A greater range in session length was found for patients in VS, as compared to those in MCS. Generally after the assessments, patients in VS were likely to be admitted to a sensory regulation group administered by a music therapy assistant, supervised by a qualified music therapist, to enable the continued collection of behavioral responses to stimuli. Patients in MCS were admitted to a music therapy treatment program offered by a qualified music therapist. Ongoing work is recommended to advance the assessment and treatment of this patient population, and to consolidate the role of music therapy with this population.
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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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».