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Enregistrement W3088390778 · doi:10.3390/geriatrics5040062

Effects of Music Therapy on Patients with Dementia—A Systematic Review

2020· review· en· W3088390778 sur OpenAlexaff
Hei Long Lam, Wai Tak Victor Li, Ismail Laher, Roger Wong

Notice bibliographique

RevueGeriatrics · 2020
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineMusic therapyApathyPharmacotherapyCINAHLMEDLINEMeta-analysisClinical trialQuality of life (healthcare)AnxietyCognitionPsychiatryPhysical therapyPsychological interventionDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dementia is an increasingly common syndrome and while pharmacotherapy is available, its potential benefit is limited, especially in non-cognitive outcomes. Non-pharmacotherapy such as music therapy is potentially associated with improved outcomes. We assessed the effects of music therapy on patients with dementia to evaluate its potential benefits on dementia. Two independent reviewers searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, CENTRAL, and ClinicalTrials.gov databases for clinical trials, using the keywords "music therapy" and "dementia". Study outcomes included cognitive function, behavioral and psychological symptoms of dementia (BPSD), and quality of life. A total of 82 studies were included, of which 43 were interventional clinical trials, and 39 were systematic reviews or meta-analyses. Significant improvements in verbal fluency occurred after music therapy, with significant reductions in anxiety, depression, and apathy. There were no significant improvements in cognition or daily functioning, and the results on quality of life and agitation were ambiguous. Limitations of studies included low patient numbers, lack of standardized music therapy, and high heterogeneity in outcomes. More large-scale clinical trials would allow for clearer conclusions on the benefits of music therapy in patients with dementia.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations149
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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