Comparing the biopsychosocial impact of group singing and yoga activities in older adults living with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Research on group singing has demonstrated numerous benefits to wellbeing including boosts in mood, increases in social bonding, and reductions in stress. These benefits can be achieved by individuals with Parkinson's disease (PD), a group that is especially at risk for social isolation given the typical decline in mobility and communication that accompanies neuromotor degeneration. Several mechanisms of action have been proposed to explain the benefits to wellbeing, with one prominent hypothesis emphasizing that interpersonal movement synchrony enhances feelings of social bonding. In the current study, we explore this hypothesis by comparing group singing to yoga, another popular activity among people living with PD that confers a temporary boost in wellbeing. Critically, yoga tends to have low levels of interpersonal movement synchrony compared with group singing that requires precise temporal alignment and the shared goal of synchronization. Twenty individuals living with PD were recruited from pre-existing community programs: ten from a weekly choir, and ten from a weekly yoga class. We compared these activities through a biopsychosocial lens, including acute measurements of mood, social bonding, cortisol, and oxytocin before and after the group activity. The results revealed that while both activities enhanced mood and decreased cortisol, group singing was associated with greater overall social closeness and significant increases in oxytocin. Although the absence of demographic data represents a limitation, the findings nonetheless offer valuable insight into the potential of group singing to foster social bonds and enhance wellbeing, indicating interpersonal movement synchrony and the release of oxytocin as possible mechanisms driving this effect.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».