Does a Live Performance Impact Synchronization to Musical Rhythm in Cognitively Impaired Elderly?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Music-based interventions appear to be efficient approaches to improve emotional, social, and cognitive functioning of patients with neurodegenerative diseases. OBJECTIVE: Because benefits seem to increase with patient's motor involvement, we studied sensorimotor synchronization (SMS) abilities of patients with cognitive impairments (Alzheimer's disease, vascular and mixed dementia) and of patients with no evidence of cognitive impairments. More specifically, we compared the impact of a live performance by a musician to a video recording on SMS. METHODS: SMS to a metronomic or a musical stimulus was assessed while patients watched a live musician or his pre-recorded video. RESULTS: SMS to a metronome was better than to music but this effect was modulated by the social context. While SMS to a metronome was better when facing a video than a live performance, there was no impact of social context on SMS to music. No group differences of SMS were found. CONCLUSION: The decrease in SMS to a metronome in a live performance may be due to social pressure. Such a pressure might be removed in pleasant social activities, like moving with music in a group, explaining the lack of effect on SMS to music. We found no performance differences in groups, suggesting relatively spared SMS in cognitively impaired patients. By showing that it is possible to encourage patients to synchronize with others, even when facing a video, our results indicate that SMS can be used as a relevant predictor in clinical trials and open up promising therapeutic options for isolated patients.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 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 ».