Virtual Group Music Therapy for Apathy in Parkinson’s Disease: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the effect of virtual group music therapy on apathy in people with Parkinson’s disease (PD). Introduction Apathy affects 40% of people with PD, lacks effective therapies, and independently predicts poorer quality of life and greater caregiver burden. Music therapy is the clinical application of music to address a person’s physical or emotional needs and is effective in treating apathy in dementia. Methods People with idiopathic PD and apathy (Movement Disorders Society-Unified Parkinson’s Disease Rating Scale, apathy item ≥ 2) and their caregivers participated in twelve, weekly virtual group music therapy sessions, with session attendance signifying adherence. Participants completed pre- and post-intervention assessments of apathy (Apathy Scale (AS)), quality of life (Parkinson’s Disease Questionnaire-short form), functional ability (Schwab & England Activities of Daily Living Scale), depression (Beck Depression Inventory (BDI-II)), and cognition (Montreal Cognitive Assessment-Blind). Among secondary outcomes, we assessed caregiver burden (Zarit Burden Interview-short form) and strain (Multidimensional Caregiver Strain Index). Results Sixteen PD participants (93.8% men, mean age 68.3 ± 8.4 years, median 6 years PD duration) and their caregivers (93.8% women, mean age 62.6 ± 11 years) completed the study. All PD participants and 88% of caregivers were >70% adherent to the intervention. Apathy (AS, effect size = 0.767, P = 0.002) and depression (BDI-II, effect size = 0.542, P = 0.03) improved, with no change in caregiver measures. Conclusion Group music therapy is an effective treatment for apathy in PD and may improve mood. The virtual format is a feasible alternative to in-person sessions with high adherence and satisfaction.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».