Neurologic Music Therapy via Telehealth: A Survey of Clinician Experiences, Trends, and Recommendations During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This cross-sectional survey investigated the transition of Neurologic Music Therapy (NMT) services from in-person (pre-COVID-19) to telehealth (since COVID-19) to (1) determine whether the use of an NMT paradigm contributes to the successful transition of therapy services to telehealth, (2) identify which NMT domains and techniques are transferable from in-person to telehealth, (3) identify whether there are differences in the transition of NMT services across different employment settings, and (4) evaluate the potential benefits and challenges of telehealth NMT. An online survey comprised of 49 closed and open-ended questions was distributed by the Academy of Neurologic Music Therapy to 2,778 NMT affiliates worldwide. The survey sought information on demographics, telehealth perceptions, technology, assessment, clinical practice, safety, and caregiver involvement. Quantitative and qualitative analyses were applied. Eighty-one participants answered the survey and the 69 who completed the survey in its entirety were included in the analysis. Results indicated that the frequency of NMT technique usage had no impact on the overall number of clinical hours retained over telehealth. Correlation analysis revealed an association between more frequent NMT usage and perceived likelihood of using telehealth in the future (i.e., once COVID-19 is no longer a major threat), as well as with fewer group sessions lost over telehealth. All NMT domains transferred to telehealth, although within the sensorimotor domain, fewer therapists implemented rhythmic auditory stimulation for telehealth sessions compared to in-person. Overall, NMTs had fewer hours for telehealth compared to in-person regardless of employment setting. Technological challenges were notable drawbacks, while major benefits included the ability to continue providing NMT when in-person sessions were not possible, increased accessibility for remote clients, and positive outcomes related to increased caregiver involvement. Based on the results, our recommendations for implementing telehealth in Neurologic Music Therapy include integrating telehealth into routine care, mitigating safety concerns, identifying those who could benefit most from remote delivery, involving caregivers, and developing/sharing resources for telehealth NMT.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».