Dementia in the Chinese Population and the Potential of Musical Treatment.
Notice bibliographique
Résumé
In terms of the targeting population, research of cognitive performance tends to cluster much more towards the younger end of the lifespan, where scholars put much emphasis on how cognitive abilities develop rather than decline. The Chinese population has been contributing the largest proportion of people with dementia more than any other regions in the world, and such situation will get even severer in the near future as reported by Ferri et al (2006) and Rodriguez et al (2008). In this regard, a more thorough investigation into the dementia problem in the Chinese population is in urgent need. Among all the cognitive screening tools for dementia, MMSE (Mini–mental State Examination) and MoCA (Montreal Cognitive Assessment) are the most heavily-adapted ones, yet in their Mandarin and HK-Cantonese versions, there are not a few linguistic bias which should be paid sufficient attention to. Another flourishing study area brought along by the dementia issue is musical treatment. The unique power of music as both cognitive reserve & healing tools has not only been reported in anecdotals but also manifested by increasingly more empirical evidence (Baird & Samson, 2015). Scholars has just begun to unlock this mysterious power and are expecting a new boom for the musical treatment in dementia. The aim of this study is three-fold: 1) to provide meta-analyses of dementia prevalence and its major risk factors (such as age, gender, and educational background, etc.) in the Chinese population; 2) to point out the problem of culture bias when adapting various screening tools for dementia in the Chinese population 3) to probe into the power of music as both cognitive reserve and healing device in dementia, with special attention to the uniqueness of Chinese music and the potential direction for music treatment tailored for the Chinese population.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».