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Enregistrement W2052455699 · doi:10.1111/sdi.12194

Laughter and Humor Therapy in Dialysis

2014· review· en· W2052455699 sur OpenAlexaff
Paul N. Bennett, Trisha Parsons, Ros Ben‐Moshe, Melissa K. Weinberg, Merv Neal, Karen Gilbert, Helen Rawson, Cherene Ockerby, Paul Finlay, Alison M. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueSeminars in Dialysis · 2014
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaughterMedicineContext (archaeology)PopulationAnxietyPsychological interventionPsychotherapistQuality of life (healthcare)DialysisPhysical therapyPsychiatryPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laughter and humor therapy have been used in health care to achieve physiological and psychological health-related benefits. The application of these therapies to the dialysis context remains unclear. This paper reviews the evidence related to laughter and humor therapy as a medical therapy relevant to the dialysis patient population. Studies from other groups such as children, the elderly, and persons with mental health, cancer, and other chronic conditions are included to inform potential applications of laughter therapy to the dialysis population. Therapeutic interventions could range from humorous videos, stories, laughter clowns through to raucous simulated laughter and Laughter Yoga. The effect of laughter and humor on depression, anxiety, pain, immunity, fatigue, sleep quality, respiratory function and blood glucose may have applications to the dialysis context and require further 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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeSans objet
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

Citations75
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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