The effects of Parkinson’s disease, music training, and dance training on beat perception and production abilities
Notice bibliographique
Résumé
Humans naturally perceive and move to a musical beat, entraining body movements to auditory rhythms through clapping, tapping, and dancing. Yet the accuracy of this seemingly effortless behavior varies widely across individuals. Beat perception and production abilities can be improved by experience, such as music and dance training, and impaired by progressive neurological changes, such as in Parkinson's disease. In this study, we assessed the effects of music and dance experience on beat processing in young and older adults, as well as individuals with early-stage Parkinson's disease. We used the Beat Alignment Test (BAT) to assess beat perception and production in a convenience sample of 458 participants (278 healthy young adults, 139 healthy older adults, and 41 people with early-stage Parkinson's disease), with varying levels of music and dance training. In general, we found that participants with over three years of music training had more accurate beat perception than those with less training (p < .001). Interestingly, Parkinson's disease patients with music training had beat production abilities comparable to healthy adults while Parkinson's disease patients with minimal to no music training performed significantly worse. No effects were found in healthy adults for dance training, and too few Parkinson's disease patients had dance training to reliably assess its effects. The finding that musically trained Parkinson's disease patients performed similarly to healthy adults during a beat production task, while untrained patients did not, suggests music training may preserve certain rhythmic motor timing abilities in early-stage Parkinson's disease.
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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) | 0,001 | 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 ».