Music perception and the effects of music listening interventions on agitation in hospitalized acute care patients with acquired brain injury
Bibliographic record
Abstract
Les traumatismes craniocérébraux (TCC) peuvent entraîner de lourdes conséquences physiques, cognitives, émotionnelles et comportementales. Parmi celles-ci, l’agitation est très fréquente et se caractérise par une hyperactivité motrice, une désorientation, des problèmes d'attention, une labilité émotionnelle, une désinhibition et de l’agressivité. Elle interfère avec le rétablissement et les processus de réadaptation, mais il n'existe pas à ce jour de consensus sur son traitement, outre la contention physique ou la prise de médicaments, qui peuvent respectivement causer des blessures ou entraver la récupération. De récentes données suggèrent que les interventions musicales peuvent réduire l’agitation chez les patients TCC mais la capacité des patients TCC à percevoir et traiter la musique pendant la phase aiguë post-blessure n'a pas été établie. Le premier article de cette thèse visait à évaluer la perception musicale chez les patients TCC hospitalisés en phase aiguë. Dans la présente étude, 42 patients ayant subi un TCC ont été comparés à un groupe témoin. Tous les participants ont complété les tests de Scale et Rhythm de la Montreal Battery of Evaluation of Amusia pour mesurer la perception musicale, et le test d’empan numérique pour mesurer la mémoire verbale à court terme. Comparativement au groupe témoin, les patients TCC ont obtenu des performances significativement inférieures; 43% d'entre eux présentaient des déficits de traitement de la hauteur et 40% des déficits de traitement du rythme. Les patients présentant des lésions à l'hémisphère droit ont obtenu des résultats plus faibles que ceux présentant des lésions à l'hémisphère gauche. Les déficits de traitement de la hauteur et du rythme coexistaient dans 31% des cas, ce qui suggère l'existence de réseaux neuronaux partiellement dissociables. Le deuxième article est une revue non systématique dont l’objectif était de caractériser l'agitation et son traitement. Plusieurs types d’interventions comportementales, dont les interventions musicales, ont été explorées dans cette revue. Les limites méthodologiques ont été discutées et des recommandations ont été faites pour une approche plus systématique de la recherche utilisant des études de cas et de séries de cas chez les patients agités. Le troisième article est une étude pilote de phase II dans laquelle sont inclus des patients ayant subi un TCC modéré à sévère (n = 3) ou un accident vasculaire cérébral de l'artère cérébrale moyenne (n = 1). Ils ont été exposés à leurs musiques préférées, de la musique classique relaxante et un extrait sonore non musical (cascade) pendant la phase aiguë de récupération. Les comportements d’agitation ont été évalués à l'aide de l'Échelle d’Agitation (Agitated Behaviour Scale), de mesures actigraphiques et d’une observation qualitative. Les résultats indiquent que l’agitation a diminué lors de l’écoute de la musique classique relaxante et la cascade. L’agitation est restée stable lors de la musique préférée, mais certains patients ont exprimé des émotions positives ou présenté un comportement plus organisé, comme taper du pied ou chanter. Compte tenu des importantes limites méthodologiques dans ce champ d’études, la présente étude a permis d’explorer la faisabilité et l’effet d’une intervention musicale, ce qui permettra de guider les études futures.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".