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Enregistrement W4400881290 · doi:10.1016/j.ctcp.2024.101885

Effects of personalized music listening on post-stroke cognitive impairment: A randomized controlled trial

2024· article· en· W4400881290 sur OpenAlexaboutno aff
Li-Ping Fan, Alonso Quijano-Ruiz, Chen Wang, Hongwei Zhao, Danni Wang, Hanming Wu, Lin Liu, Yihong Zhan, Xian-Bao Zhou

Notice bibliographique

RevueComplementary Therapies in Clinical Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodRandomized controlled trialActive listeningMedicineCognitionMusic therapyAffect (linguistics)AnxietyPhysical therapyClinical psychologyAudiologyPsychologyPsychiatryInternal medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Previous studies have suggested that music listening has the potential to positively affect cognitive functions and mood in individuals with post-stroke cognitive impairment (PSCI), with a preference for self-selected music likely to yield better outcomes. However, there is insufficient clinical evidence to suggest the use of music listening in routine rehabilitation care to treat PSCI. This randomized control trial (RCT) aims to investigate the effects of personalized music listening on mood improvement, activities of daily living (ADLs), and cognitive functions in individuals with PSCI. MATERIALS AND METHODS: A total of 34 patients with PSCI were randomly assigned to either the music group or the control group. Patients in the music group underwent a three-month personalized music-listening intervention. The intervention involved listening to a personalized playlist tailored to each individual's cultural, ethnic, and social background, life experiences, and personal music preferences. In contrast, the control group patients listened to white noise as a placebo. Cognitive function, neurological function, mood, and ADLs were assessed. RESULTS: After three months of treatment, the music group showed significantly higher Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores compared to the control group (p=0.027), particularly in the domains of delayed recall (p=0.019) and orientation (p=0.023). Moreover, the music group demonstrated significantly better scores in National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) (p=0.008), Barthel Index (BI) (p=0.019), and Zarit Caregiver Burden Interview (ZBI) (p=0.008) compared to the control group. No effects were found on mood as measured by the Hamilton Anxiety Rating Scale (HAMA) and the Hamilton Depression Rating Scale (HAMD). CONCLUSION: Personalized music listening promotes the recovery of cognitive and neurological functions, improves ADLs, and reduces caregiver burden in patients with PSCI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,391 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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