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Enregistrement W4409289169 · doi:10.1186/s12909-025-06679-w

Assessing the impact of musical proficiency on percussion note identification skills in undergraduate medical students: an analysis using the Montreal Battery of Evaluation of Amusia

2025· article· en· W4409289169 sur OpenAlexaboutno aff
Jasneep Singh Chopra, Ruchi Tyagi

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercussionMedical educationPsychologyIdentification (biology)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The art of percussion in physical examination is a critical skill for clinicians, offering insights into the condition of internal organs. Historical ties between music and medicine, exemplified by Apollo, the Greek God of both domains, suggest a potential correlation between musical aptitude and clinical acumen. This study investigates the relationship between musical abilities, as measured by the Montreal Battery of Evaluation of Amusia (MBEA), and the proficiency in identifying percussion notes among medical students. METHODS: A cross-sectional study was conducted with 250 pre-clinical undergraduate medical students from the state of Uttar Pradesh, India. Participants completed the MBEA, which assesses various aspects of music processing, along with a self-engineered percussion sound test. The percussion test involved identifying different percussion notes from clinical demonstration videos. Correlation and regression analyses were performed to evaluate relationships between MBEA scores, prior musical training, and proficiency in identifying percussion notes. Statistical significance was determined at p < 0.05. RESULTS: Among 250 participants, 38.8% had prior musical experience. MBEA scores weakly correlated with percussion competency (r≈0.18, R^2 = 0.033, p = 0.003), while prior training in music strongly correlated with MBEA scores (r≈0.89, p < 0.001) and modestly with percussion competency (r≈0.23, p < 0.001). Logistic regression revealed variability in predictive accuracy, highlighting the complex interplay of factors influencing auditory skills and supporting music education as a supplementary tool in medical training. CONCLUSION: The study indicates a minimal correlation between musical aptitude and the ability to discern percussion notes, highlighting the complexity of auditory perception skills among medical students. While prior musical experience shows a stronger association with MBEA scores, the overall impact on clinical percussion skills appears limited. These findings suggest that while there may be a relationship between musical training and auditory skills, it is not a strong predictor of clinical percussion proficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,482 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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