Effects of art therapy in cancer care: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the effect of art therapy on cancer patients' quality of life and physical and psychological symptoms. METHODS: The databases PubMed, Embase, Web of Science, The Cochrane Library, Clinical Trial.gov, the China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang and the Chinese Biomedical Literature Database (CBM) were searched from their inception up to 20 August 2019. Trials examining the effects of art therapy on physical and psychological symptoms and quality of life versus a control group were included. The methodological quality of the included randomised controlled trials was assessed using the risk of bias tool of Cochrane Handbook. Meanwhile, the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was used to evaluate the methodological quality of the non-randomised studies. RESULTS: Twelve studies involving 587 cancer patients were included. The results revealed that art therapy significantly reduced anxiety symptoms (standard mean difference [SMD] = -0.46, 95% confidence interval [CI] [-0.90, 0.02], p = .04), depression symptoms (SMD = -0.47, 95% CI [-0.72, 0.21], p < .01), and fatigue (SMD = -0.38, 95% CI [-0.68, -0.09], p = .01) in cancer patients. Art therapy also significantly improved the quality of life of cancer patients (SMD = 0.43, 95% CI [0.18, 0.68], p < .01). CONCLUSIONS: Art therapy had a positive effect on quality of life and symptoms in cancer patients and can be used as a complementary treatment for cancer patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».