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Enregistrement W7155217703 · doi:10.46439/neuroscience.5.031

Raga-music intervention in verbal autistic children: A randomized controlled pilot study

2025· article· W7155217703 sur OpenAlexaboutno aff
Mihika Desai, Jagruti Bandhiya, Jyoti Nakum, Deepika Jain, Anand Iyer, Purva Gujar-Kale, Mahesh Kale, Neelima Chauhan

Notice bibliographique

RevueThe Neuroscience Chronicles · 2025
Typearticle
Langue
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUS-UK Fulbright CommissionUnited States - India Educational FoundationUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignU.S. Department of State
Mots-clésMusic therapyRandomized controlled trialAutismSensory processingIntervention (counseling)ChecklistOccupational therapyPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism spectrum disorder is a multifactorial neurodevelopmental disorder with increasing prevalence worldwide. Given the heterogeneity of autism, it is highly unlikely to have a single effective therapy for autism. Adversities associated with current pharma-therapies in treating autism have prompted the emergence of alternative therapies including variety of behavioral and music interventions. Autistic children, who tend to show a strong preference for music, makes music therapy a promising intervention for autism. Music interventions have shown improved mental and physical health across multiple domains including autism. Previous clinical trials of music therapy versus traditional therapy for autistic children have shown encouraging but mixed results. In that regard, Indian classical music is postulated to exert enhanced benefits due to its melodic uniqueness. Current randomized controlled pilot study evaluated enhanced benefits of Indian classical music-Raga co-treatment added to the conventional standard care in 5-12 years old verbal autistic children. Participants were randomly assigned either to comprehensive standard care (Std) comprised of Applied Behavior Analysis (ABA) and occupational Sensory Integration Therapy (SIT), or to Raga-Music therapy added to the standard care. The comparative effectiveness of Raga-Music therapy add-on was evaluated over 8-weeks of treatment duration, as assessed by primary and secondary outcome measures. The primary outcome measure included the Autism Treatment Evaluation Checklist (ATEC) assessment that evaluated the progression of autism, while the secondary outcome measures included sensory processing assessment using Sensory Profile 2 (SP2) followed by Canadian Occupational Performance Measure (COPM) with satisfaction, before and after the treatment. Raga-Music co-treatment was found to accentuate the benefits of standard treatment in reducing the progression of autism along with improvement in sensory profile of verbal autistic children. Current study supports the notion of Raga-Music as an effective add-on for early intervention autism healthcare program while warranting further investigation.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeEssai randomisé
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
Routes d'admission1
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