Impact d’une intervention d’écoute musicale sur l’anxiété et l’humeur d’une personne atteinte de la maladie d’Alzheimer
Notice bibliographique
Résumé
La maladie d’Alzheimer engendre l’un des troubles neurocognitifs (TNC) les plus répandus dans le monde. Elle s’accompagne des symptômes psycho-comportementaux comme l’anxiété et l’humeur dépressive. La prise en charge de ces symptômes comprend des interventions pharmacologiques et non pharmacologiques. Parmi ces dernières, l’écoute de musiques familières (EMF) pourrait représenter une intervention efficace. Toutefois, peu d’études ont démontré jusqu’ici son efficacité sur l’anxiété et l’humeur dépressive. La présente étude a mesuré à l’aide d’un devis à cas unique à lignes de base multiples l’impact d’une intervention d’EMF sur l’anxiété et l’humeur dépressive associée à une activité de la vie quotidienne d’une personne atteinte d’un TNC modéré. Une participante a bénéficié de 24 minutes d’EMF bi-hebdomadairement durant six semaines avant la prise de son bain. Les mesures de l’anxiété et de l’humeur dépressive ont été prises à l’aide des échelles DMAS et HARS en pré/post-intervention ainsi qu’à l’aide de mesures continues (avant et après chaque séance d’EMF). Les données recueillies en pré/post-intervention ont fait l’objet d’analyses d’amélioration clinique. Celles recueillies en mesures continues ont été soumises à des analyses visuelles et à des analyses statistiques de Tau-U. Les résultats liés aux mesures continues ont montré l’efficacité de l’EMF pour réduire significativement l’anxiété chez la participante. Aucune amélioration significative n’a été objectivée pour l’humeur dépressive. Les mesures pré/post-intervention n’ont montré aucun changement clinique significatif. La duplication de cette étude ou la tenue d’études à essai randomisé sont suggérées afin de poursuivre la démonstration systématique des effets de l’EMF dans la gestion de ces symptômes.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,016 | 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 ».