Individual Differences in Beat Perception Affect Gait Responses to Low- and High-Groove Music
Notice bibliographique
Résumé
Slowed gait in patients with Parkinson's disease (PD) can be improved when patients synchronize footsteps to isochronous metronome cues, but limited retention of such improvements suggest that permanent cueing regimes are needed for long-term improvements. If so, music might make permanent cueing regimes more pleasant, improving adherence; however, music cueing requires patients to synchronize movements to the "beat," which might be difficult for patients with PD who tend to show weak beat perception. One solution may be to use high-groove music, which has high beat salience that may facilitate synchronization, and affective properties, which may improve motivation to move. As a first step to understanding how beat perception affects gait in complex neurological disorders, we examined how beat perception ability affected gait in neurotypical adults. Synchronization performance and gait parameters were assessed as healthy young adults with strong or weak beat perception synchronized to low-groove music, high-groove music, and metronome cues. High-groove music was predicted to elicit better synchronization than low-groove music, due to its higher beat salience. Two musical tempi, or rates, were used: (1) preferred tempo: beat rate matched to preferred step rate and (2) faster tempo: beat rate adjusted to 22.5% faster than preferred step rate. For both strong and weak beat-perceivers, synchronization performance was best with metronome cues, followed by high-groove music, and worst with low-groove music. In addition, high-groove music elicited longer and faster steps than low-groove music, both at preferred tempo and at faster tempo. Low-groove music was particularly detrimental to gait in weak beat-perceivers, who showed slower and shorter steps compared to uncued walking. The findings show that individual differences in beat perception affect gait when synchronizing footsteps to music, and have implications for using music in gait rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».