MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2890596837 · doi:10.3389/fmed.2018.00255

Are We Doing More Than We Know? Possible Mechanisms of Response to Music Therapy

2018· review· en· W2890596837 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic therapyPsychologyNeuroscienceCognitive sciencePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to advances in medical knowledge the population of older adults struggling with issues of aging like Alzheimer's disease (AD), Parkinson's disease (PD), and stroke is growing. There is a need for therapeutic interventions to provide adaptive strategies to sustain quality of life, decrease neurologic impairment, and maintain or slow cognitive decline and function due to degenerative neurologic diseases. Musical interventions with adults with cognitive impairments have received increased attention over the past few years, such as the value of personalized music listening in the iPod project for AD (1); music as a tool to decrease agitation and anxiety in dementia (2); and music to aid in episodic memory (3); Rhythmic Auditory Stimulation as rehabilitation for PD (4); and recently the potential of 40 Hz sensory brain stimulation with AD and PD (5, 6). These approaches indicate the expanding scope and efficacy of music therapy and the potential mechanisms involved. This paper explicates a four-level model of mechanisms of music response (7, 8) that may help understand current music therapy approaches and treatments and help focus future research. Each level will be illustrated with research and suggestions for research directions.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,307 · 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