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Enregistrement W2807647500 · doi:10.1002/smi.2812

The effect of pet therapy on the physiological and subjective stress response: A meta‐analysis

2018· review· en· W2807647500 sur OpenAlexaff
Natalie Ein, Lingqian Li, Kristin S. Vickers

Notice bibliographique

RevueStress and Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorAnxietyMeta-analysisPsycINFOHeart rateClinical psychologyBlood pressureStress (linguistics)PsychologyReactivity (psychology)Fight-or-flight responseInternal medicineMedicineMEDLINEPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies have reported that exposure to pet therapy (PT) can reduce physiological and subjective stress and anxiety levels. The aim of this meta-analysis is to examine the efficacy of PT as a method for reducing physiological stress levels (blood pressure and heart rate) and subjective stress and anxiety scores (self-reported stress/anxiety). Further, we examined the effects of sample characteristics and modifications to the PT (different age groups and health status of participants across samples, whether a stressor was present, and individual versus group PT) as potential moderators of the relationship between PT and stress reactivity. Our searches incorporated articles published from May 2017 and earlier in PsycINFO, MEDLINE, and PubMed. This meta-analysis included 28 articles with 34 independent samples and contained a total of 1,310 participants. Using a random effects model, we determined that significant differences occurred in heart rate, self-reported anxiety, and self-reported stress after PT exposure compared with before PT. However, we did not detect significant differences in blood pressure after PT. Sample characteristics and modifications to the PT significantly moderated the effect of PT on stress responses. Our results suggest that PT can be an effective program for reducing stress reactivity.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,018
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations112
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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