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Enregistrement W4401762109 · doi:10.1111/1460-6984.13104

The use of music and music‐related elements in speech‐language therapy interventions for adults with neurogenic communication impairments: A scoping review

2024· review· en· W4401762109 sur OpenAlexaff
Antonette Ong, Ashwini Namasivayam‐MacDonald, Sunny Kim, Sophia Werden Abrams

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language & Communication Disorders · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMusic therapyPsychological interventionPsychologySingingSpeech-Language PathologyMEDLINEIntervention (counseling)RehabilitationMedicinePsychotherapistPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A growing body of research indicates that music-based interventions show promising results for adults with a wide range of speech, language and communication disorders. AIMS: The purpose of this scoping review is to summarize the evidence on how speech-language therapists (SLTs) use music and music-related elements in therapeutic interventions for adults with acquired neurogenic communication impairments. METHODS: This scoping review was completed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews guidelines. A systematic search of three databases (Allied and Complementary Medicine Database, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature and OVID Medline) was conducted and articles were included if they (1) incorporated adult human participants; (2) received an assessment or intervention facilitated by an SLT; (3) incorporated techniques and interventions which included music-related elements (e.g., rhythm, melody, harmony and dynamics); (4) were written in the English language; and (5) were peer-reviewed full-text articles. Data were extracted using the Rehabilitation Treatment Specification System framework. MAIN CONTRIBUTION: A total of 25 studies met the inclusion criteria. The studies included participants with neurogenic communication impairments secondary to stroke, Parkinson's disease, dementia and traumatic brain injury. Musical interventions identified in the studies were Melodic Intonation Therapy, Modified Melodic Intonation Therapy, choral singing, singing therapy and songwriting. The majority of the studies reported interprofessional collaboration between SLTs and at least one other healthcare clinician and/or musician. Many studies also included music-based interventions lead and facilitated by musically trained SLTs. CONCLUSION: The results of the studies included in this review indicate that SLTs are using music-based interventions to target therapeutic goals to improve speech, language, voice and quality of life in collaboration with other clinicians and professional musicians. WHAT THIS PAPER ADDS: What is already known on this subject A growing body of research indicates that interventions using music (i.e., choirs and songwriting) and musical elements (i.e., rhythm and dynamics) show promising results for adults with neurogenic communication impairments. Currently, however, there is no clear indication of how speech-language therapists (SLTs) are using music in their clinical practice. What this study adds This scoping review collates the current evidence on how SLTs use music and musical elements in their clinical practice. SLTs are using music and musical elements for individuals with neurogenic communication impairments in populations such as Parkinson's disease, dementia and traumatic brain injury. Common interventions described in the literature include Melodic Intonation Therapy, choral singing, singing therapy and songwriting. What are the clinical implications of this work? Many SLTs collaborate when delivering music-based interventions, particularly with music therapists (MTs). This scoping review suggests that SLTs should continue to explore music-based interventions in collaboration with MTs and professional musicians to target therapeutic goals to improve speech, language, voice and quality of life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,345 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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