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Enregistrement W2020622190 · doi:10.1213/ane.0000000000000294

The Effectiveness of Interventions Aimed at Reducing Anxiety in Health Care Waiting Spaces

2014· review· en· W2020622190 sur OpenAlexafffund
Elaine Biddiss, Tara Joy Knibbe, Amy C. McPherson

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMusic Therapy and Health
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychological interventionAnxietyHealth careNursingPsychologyMedicinePsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reducing waiting anxiety is an important objective of patient-centered care. Anxiety is linked to negative health outcomes, including longer recovery periods, lowered pain thresholds, and for children in particular, resistance to treatment, nightmares, and separation anxiety. The goals of this study were (1) to systematically review published research aimed at reducing preprocedural waiting anxiety, and (2) to provide directions for future research and development of strategies to manage preprocedural waiting anxiety in health care environments. METHODS: We performed a systematic review of the literature via ISI Web of Knowledge, PubMed, PsycINFO, EMBASE, CINAHL, and Medline. Included in this review were studies describing measurable outcomes in response to interventions specifically intended to improve the waiting experience of patients in health care settings. Primary outcomes of interest were stress and anxiety. Exclusion criteria included (a) studies aimed at reducing wait times and management of waiting lists only, (b) waiting in non-health care settings, (c) design of health care facilities with nonspecific strategies pertaining to waiting spaces, (d) strategies to reduce pain or anxiety during the course of medical procedures, and (e) interventions such as massage, acupuncture, or hypnosis that require dedicated staff and/or private waiting environments to administer. RESULTS: We identified 8690 studies. Forty-one articles met the inclusion criteria. In adult populations, 33 studies were identified, wherein the effects of music (n = 25), aromatherapy (n = 6), and interior design features (n = 2) were examined. Eight pediatric studies were identified investigating play opportunities (n = 2), media distractions (n = 2), combined play opportunities and media distractions (n = 3), and music (n = 1). Based on results from 1129 adult participants in the 14 studies that evaluated music and permitted meta-analysis, patients who listened to music before a medical procedure exhibited a lowered-state anxiety (-5.1 ± 0.53 points on the State Trait Anxiety Scale) than those who received standard care. The efficacy of aromatherapy was inconclusive. Studies reporting on the impact of improved interior design of waiting areas, while positive, are minimal and heterogeneous. For children, insufficient evidence is available to corroborate the effectiveness of play opportunities, media distractions, and music for mitigating anxiety in children awaiting medical procedures. CONCLUSIONS: Music is a well-established means of decreasing anxiety in adult patients awaiting medical interventions. The effect of music on children's anxiety is not known. Limited studies and heterogeneity of interventions and methods in the areas of aromatherapy, interior design, digital media, and play opportunities (for children) suggest the need for future research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations72
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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