Efficacy of video-music therapy on quality of life improvement in a group of patients with Alzheimer's disease: a pre-post study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM OF THE STUDY: Alzheimer's disease is the most common degenerative dementia with a predominantly senile onset. The difficult management of altered behaviour related to this disorder, poorly responsive to pharmacological treatments, has stimulated growth in non-pharmacological interventions, such as music therapy, whose effectiveness has not been supported by the literature up to now. The aim of this study was to evaluate the efficacy of video-music therapy on quality of life improvement in Patients affected by Alzheimer's Disease (AD). METHODS: A pre-post study was conducted in a residential facility. 32 AD Patients, who attended this facility daily to participate in supportive and rehabilitative programs, were treated with 2 cycles of 6 video-music-therapy sessions, which consisted of folk music and video, recalling local traditions. In order to investigate their cognitive status, Mini Mental State Examination (MMSE) was administered and Patients were divided into stages according to MMSE scores. After each session of video-music-therapy, Quality of Life in Alzheimer's Disease Scale (QOL-AD) was administered to our Patients. RESULTS: 21 AD Patients completed the 2 cycles of video-music therapy. Among them, only the Patients with questionable, mild and moderate neurocognitive impairment (MMSE Stages 1, 2, 3) reported an improvement in their quality of life, whereas the Patients with severe deterioration (MMSE stage 4) did not report any change. Many items of QOL-AD improved, showing a statistically significantly correlation to each other. CONCLUSIONS: Video-music therapy was a valuable tool for improving the quality of life only in Patients affected by less severe neurocognitive impairment.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».