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Enregistrement W4311997922 · doi:10.1002/alz.059696

A Professional Musician with Sight‐Reading Difficulties: A Case Study

2022· article· en· W4311997922 sur OpenAlexaboutno aff
Samantha M Tun, Bronte Ficek, Alexander Frolov, Emily Sharp, Carolyn Fredericks

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyReading (process)Cognitive psychologyDyslexiaAudiologyLinguisticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There have been few reports of musical alexia in neurodegeneration. In this case report, we describe a professional orchestral musician who presented with a chief complaint of decline in performance accuracy. While he had previously been exceptional in sight‐reading, he was now making frequent mistakes and falling behind. He stated that performing a familiar piece was, “like reading it for the first time.” He later developed difficulties with visuospatial abilities and language. Methods We aimed to characterize his musical and cognitive symptoms using a battery that consisted of the Montreal Battery of Evaluation of Amusia, novel tasks to assess accuracy of music reading and music production, standard neuropsychological testing, and review of clinical imaging and CSF. Results The patient completed the Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBAE) with no errors. His pitch, interval, auditory memory, rhythm perception, as well as basic note names and values were unaffected. (Fig.1). We had designed two novel measures to assess his ability to play unfamiliar music using a key signature task and a performance piece. (Fig 2,3,4). Results indicated that he was able to sight read familiar excerpts but not unfamiliar excerpts. On unfamiliar pieces, his sight reading, comprehension, and production showed marked impairment. He was unable to accurately reproduce note sequences in musical passages. On standard neuropsychological measures, he demonstrated impairment on tasks requiring mental rotation and figure discrimination as well as language measures including reading comprehension (BDAE), and confrontation naming (MINT). MRI (Fig 5) showed atrophy in the patient’s parietal lobes and CSF fluid analysis was positive for abnormal Aβ‐42 and normal tau (Aβ‐42:521.55, ptau:25.55). Conclusion Our novel tasks revealed specific deficits in music sight reading, echoed in impairment in visuospatial abilities and language on neuropsychological measures. The patient’s imaging, positive CSF amyloid testing and cognitive testing suggest that amusia was an early stage of a probable parietal variant of Alzheimer’s disease (i.e., PCA). His case highlights the importance of considering a neurodegenerative process in patients presenting with isolated deficits in music reading. Future studies will be needed for normative and validation studies of our novel tasks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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