Putting music to trial: Consensus on key methodological challenges investigating music‐based rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Major advances in music neuroscience have fueled a growing interest in music-based neurological rehabilitation among researchers and clinicians. Musical activities are excellently suited to be adapted for clinical practice because of their multisensory nature, their demands on cognitive, language, and motor functions, and music's ability to induce emotions and regulate mood. However, the overall quality of music-based rehabilitation research remains low to moderate for most populations and outcomes. In this consensus article, expert panelists who participated in the Neuroscience and Music VII conference in June 2021 address methodological challenges relevant to music-based rehabilitation research. The article aims to provide guidance on challenges related to treatment, outcomes, research designs, and implementation in music-based rehabilitation research. The article addresses how to define music-based rehabilitation, select appropriate control interventions and outcomes, incorporate technology, and consider individual differences, among other challenges. The article highlights the value of the framework for the development and evaluation of complex interventions for music-based rehabilitation research and the need for stronger methodological rigor to allow the widespread implementation of music-based rehabilitation into regular clinical practice.
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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 | 0,318 | 0,610 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,014 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».