Coupling neurologic music therapy with immersive virtual reality to improve executive functions in individuals with Parkinson’s disease: A Quasi-Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Parkinson's disease (PD) is one the most common neurodegenerative movement disorder, leading to motor and non-motor symptoms, including deficits in executive functions (EF), memory, visuospatial abilities, and psychomotor speed. Current treatments are primarily symptomatic, involving pharmacological, surgical strategies. Neurologic Music Therapy (NMT) has gained recognition for its effectiveness in neurorehabilitation of PD patients and improving motor and cognitive domains, such as EF. This study combines NMT with the virtual reality (VR) platform Computer-Assisted Rehabilitation Environment (CAREN), offering customizable environments for rhythmic cue practice to provide an innovative approach to Parkinson's rehabilitation. Methods: In our single-blind quasi-randomized controlled trial, forty patients were assigned to either an experimental group (EG = 20) or a control group (CG = 20). Both groups underwent two months of training with CAREN scenarios (three times a week for 24 sessions). The experimental group additionally received NMT applied to the selected scenarios. Participants were evaluated by a neuropsychologist at baseline and immediately after training. Results: Intra-group analysis showed significant improvements in the EG for MOCA (p = 0.007), FAB (p = 0.008), Stroop Error (p = 0.003), Stroop Time (p < 0.001), and Visual Search (p < 0.001). The CG showed a significant difference only in Stroop Error (p = 0.02). Conclusions: This pilot study is the first to combine NMT with CAREN in PD patients. Our findings suggest that NMT, within an immersive VR environment, effectively improves cognitive and EF in PD. Music structured within NMT techniques, coupled with advanced audio-visual feedback from VR, offers an innovative and potentially more effective approach for managing cognitive and executive deficits associated with PD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».