Impact of Music Therapy on Cognitive Function in Elderly Patients with Mild Cognitive Impairment and Early Dementia: A Systematic
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive decline in the elderly significantly impacts the quality of life of patients and caregivers. Safer non-pharmacological interventions that stimulate natural healing have gained popularity recently. This systematic review evaluates the impact of music therapy (MT) in improving cognition and neuropsychiatric symptoms in elderly with mild cognitive impairment (MCI) and early dementia. Methods: Studies included randomized controlled trials (RCTs) and quasi-experimental studies focusing on MT for elderly patients (age ≥65 years) with MCI or early dementia due to Alzheimer's disease (AD) or vascular dementia (VD). Studies without control groups, non-peer-reviewed and not in English were excluded. Searches were run in PubMed, CENTRAL, Scopus, and Web of Science using key concepts dementia, music therapy and cognition. The Cochrane Risk of Bias Tool was used to evaluate the risk of bias in the RCTs. Interventions included any modality of MT. Outcomes evaluated cognition, using valid and reliable scales. Results: Fourteen studies (1,169 participants) were included. Significant post-intervention improvements were noted in cognitive measures such as the mini-mental state exam, Montreal cognitive assessment, and Digit Span scores. Active MT reduced neuropsychiatric symptoms in AD as measured by neuropsychiatric inventory scores. However, the effects varied across cognitive domains and MT modalities. The limitations of the studies included small sample sizes, short intervention and follow-up durations, and heterogeneous study designs limiting generalizability. Conclusions: Music therapy showed potential as a non-pharmacological intervention to improve cognitive function and reduce neuropsychiatric symptoms in elderly patients with MCI and early dementia. Further large-scale, well-designed studies are needed.
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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 | 0,013 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».