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Enregistrement W4289838069 · doi:10.3389/fpsyg.2022.959169

Music and neuro-cognitive deficits in depression

2022· article· en· W4289838069 sur OpenAlexaboutno aff
Prathima Alevoor Raghavendra, Shantala Hegde, Mariamma Philip

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants CommissionThe Wellcome Trust DBT India AllianceDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, IndiaNational Institute of Mental Health and NeurosciencesWellcome Trust
Mots-clésPsychologyCognitionMajor depressive disorderNeuropsychologyVerbal memoryExecutive functionsEffects of sleep deprivation on cognitive performanceVerbal learningWorking memoryAudiologyCognitive psychologyClinical psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cognitive deficits are one of the core features of major depressive disorder (MDD) that play crucial role in functional recovery. Studies have explored cognitive deficits in MDD, however, given inconsistent results, especially in mild-moderate MDD. Recently, studies have explored music as cognitive ability in various clinical conditions. In MDD, large focus has been on evaluating emotion deficits and just a handful on music cognition. With growing evidence on use of music based intervention to target cognitive deficits, it is imperative to explore nature of music cognitive ability in MDD. Aim To examine musical and neuro-cognitive deficits in patients with mild-moderate MDD. Methods Patients diagnosed with mild or moderate MDD ( n = 19) and matched healthy controls (HC) ( n = 18) were evaluated on selected tests from NIMHANS Neuropsychological test battery and Montreal battery for evaluation of amusia (MBEA). Results MDD group performed significantly lower than HC on working memory ( p = 0.007), verbal learning ( p = 0.02) and retention ( p = 0.03). Three indices were computed for a comprehensive evaluation. Groups did not differ significantly in any of the indices - focused attention, executive function, learning and memory as well as on music cognition. Focused attention and memory index predicted music cognition in HC and the combined group (MDD + HC) ( p < 0.01). Attention alone contributed to 62.1% of variance in music cognition. Similarly, music cognition significantly predicted focused attention ( p < 0.01). Conclusion Individuals with mild-moderate MDD show significant deficits in working memory, verbal learning and memory, however, not in music cognition. There exists a significant relationship between music cognition and attention, which could be implicated in use of music interventions to ameliorate cognitive deficits. Limitations of study include small sample size and heterogeneity. Future studies on larger cohort examining musical emotion perception and neurocognition is imperative to have deeper understanding of this debilitating condition.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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