The Effects of Music-Based Patterned Sensory Enhancement on Motor Function: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Patterned Sensory Enhancement (PSE), a Neurologic Music Therapy technique, utilizes rhythm and other musical elements to facilitate functional movement in diverse clinical populations. This scoping review is the first to systematically synthesize the current evidence surrounding PSE’s use and its effects on motor function across various populations in order to evaluate its therapeutic potential, identify gaps in the existing literature, and guide future research efforts. Methods: A literature search was conducted across five major databases (MEDLINE, Embase, PsycINFO, CINAHL, and Scopus) in accordance with the PRISMA-ScR guidelines. Results: From 1018 screened articles, 15 met the inclusion criteria. PSE has been demonstrated as effective across clinical populations, including Cerebral Palsy, stroke, Parkinson’s Disease, and psychiatric conditions. However, the results for studies on geriatric populations remain inconsistent. Despite the variability in the outcome measures and movement types assessed, PSE is consistently supported as an effective approach for enhancing motor function. However, to date, only a small number of studies across populations have been conducted. Conclusions: This scoping review suggests that PSE holds significant potential for improving motor function across a range of clinical populations. Further research is needed to explore the long-term effects, use standardized terminology, and identify the optimal implementation strategies tailored to the unique needs of different populations to maximize its therapeutic benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».