If Art Were a Drug: Implications for Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is a chronic and complex neurodegenerative disorder. Conventional pharmacological or surgical therapies alone are often insufficient at adequately alleviating disability. Moreover, there is an increasing shift toward person-centered care, emphasizing the concept of "living well". In this context, arts-based interventions offer great promise, functioning as platforms for creative expression that could provide novel mechanisms to promote quality of life. Here we present a qualitative review of arts-based interventions for PD, including music, dance, drama, visual arts, and creative writing. For each, we discuss their applications to PD, proposed mechanisms, evidence from prior studies, and upcoming research. We also provide examples of community-based projects. Studies to date have had relatively small sample sizes, but their findings suggest that arts-based interventions have the potential to reduce motor and non-motor symptoms. They may also empower people with PD and thereby address issues of self-esteem, foster personal problem-solving, and augment holistic well-being. However, there is a paucity of research determining optimal dosage and symptom-specific benefits of these therapies. If art were a drug, we would have to perform appropriately powered studies to provide these data before incorporating it into routine patient care. We therefore call for further research with properly designed studies to offer more rigorous and evidence-based support for what we intuitively think is a highly promising approach to support individuals living with PD. Given the possible positive impact on people's lives, arts-based approaches merit further development and, if proven to be effective, systematic inclusion within integrated management plans.
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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 | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».