The impact of music-based intervention on cognitive function and brain functional magnetic resonance imaging in people with mild Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundWith the accelerating global aging population, the incidence of Alzheimer's disease (AD) continues to rise, while current pharmacological treatments remain limited in efficacy. Music intervention, as a safe and feasible non-pharmacological approach, has gained increasing clinical attention, though its mechanisms of action remain unclear.ObjectiveThis study aims to evaluate the effects of music intervention on cognitive function and brain network connectivity in people with mild AD, and to elucidate its neural mechanisms and provide evidence for clinical practice.MethodsA total number of 50 AD patients with mild dementia participated in the study. Participants were randomized to music-based intervention group (music-based intervention, 20 min, 3 times/week for 6 months) or control group (standard care). Assessments included Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Geriatric Depression Scale (GDS), Neuropsychiatric Inventory (NPI), Word Fluency Test (WFT), World Health Organization-University of California, the Los Angeles Auditory Verbal Learning Test (WHO-UCLA-AVLT), and functional magnetic resonance imaging (fMRI). Data were analyzed using SPSS 20.0.Results47 participants completed the study. The music-based intervention group showed significant improvements in MoCA, GDS, NPI, WFT, and WHO-UCLA-AVLT scores (p < 0.05), with no change in MMSE. fMRI revealed enhanced frontal-temporal connectivity and increased angular gyrus activity.ConclusionsMusic-based intervention improves cognitive and neuropsychiatric outcomes in people with mild AD, likely through enhanced brain connectivity. This approach is feasible, and it supports the optimization of music-based intervention in clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».