Synchronization during Improvised Active Music Therapy in clients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The purpose of this manuscript is to report on the finding of asynchrony measures during Improvised Active Music Therapy (IAMT) sessions with individuals with Parkinson’s disease (PD).Method In this single subject multiple baseline design across subjects, the study measured asynchrony of three right-handed participants with PD while playing uninterrupted improvised music on a simplified electronic drum-set. During baseline, the music therapist played rhythms with low to moderate density of syncopation. During treatment, the music therapist introduced rhythms with moderate to high density of syncopation. The music content of the sessions was transformed into digital music using Musical Instrument Digital Interface (MIDI). MIDI data were analyzed to determine participants’ and the music therapist’s asynchrony (on acoustic guitar) during baseline and treatment conditions.Results The results of this manuscript suggest that all participants exhibited total negative mean asynchrony and in that the music therapist exhibited total positive mean asynchrony scores within and across conditions. All participants also demonstrated score fluctuation in left foot and right foot as compared to upper extremity within and across conditions.Discussion Overall, participants showed their ability to synchronize to the music produced by the music therapist throughout conditions by demonstrating anticipation. Also, participants demonstrated some difficulty while synchronizing with lower extremity. Music therapy clinicians might benefit from knowledge of their own tempo inconsistencies to be able to synchronize with clients more effectively. More research is required to identify commonalities and differences in music synchronization measures between individuals with PD and healthy individuals during IAMT sessions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».