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Enregistrement W4377861478 · doi:10.1371/journal.pone.0286260

Laughter as medicine: A systematic review and meta-analysis of interventional studies evaluating the impact of spontaneous laughter on cortisol levels

2023· review· en· W4377861478 sur OpenAlexaff
Caroline K. Kramer, Cristiane Bauermann Leitão

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHumor Studies and Applications
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésLaughterMeta-analysisPsycINFORandomized controlled trialMedicinePlaceboPsychological interventionMEDLINEClinical psychologyPsychologyInternal medicineAlternative medicinePsychiatryPathologyNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Laughter as an expression of humor has been recognized as good medicine for centuries. The health benefits of humor-induced well-being remain unclear and thus we conducted a systematic review and meta-analysis of interventional studies to evaluate the impact of spontaneous laughter on stress response as measured by cortisol levels. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: MEDLINE/PubMed, EMBASE, PsycINFO, Scopus, and Clinicaltrials.gov. ELIGIBILITY CRITERIA: Interventional studies, which could be either randomized placebo-controlled trials (RCTs) or quasi-experimental studies, conducted in adults that compared any spontaneous laughter intervention to a controlled setting and reported changes in cortisol levels were selected. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: We examined the impact of laughter on percentage change in cortisol levels by calculating pooled estimates of the absolute differences between arithmetic means before and after interventions as compared to control using random-effects model. RESULTS: Eight studies (315 participants; mean age 38.6) met our inclusion criteria; four were RCTs and four were quasi-experiment studies. Five studies evaluated the impact of watching a humor/comedy video, two studies evaluating laughter sessions administered by a trained laughter therapist, and one study evaluating a self-administered laughter program. Pooling these data showed a significant reduction in cortisol levels by 31.9% (95%CI -47.7% to -16.3%) induced by laughter intervention compared to control group with no evidence of publication bias (P = 0.66). Sensitivity analyses demonstrated that even a single laughter session induced a significant reduction of 36.7% in cortisol (95%CI -52.5% to -20.8%). In addition, analyses including the four RCTs reinforced these results by demonstrating a significant reduction in cortisol levels promoted by laughter as compared to the placebo arm [-37.2% (95%CI -56.3% to -18.1%)]. CONCLUSIONS: Current evidence demonstrates that spontaneous laughter is associated with greater reduction in cortisol levels as compared with usual activities, suggesting laughter as a potential adjunctive medical therapy to improve well-being. TRIAL REGISTRATION: Registration number: CRD42021267972.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,036
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,683
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,111 · 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

Citations41
Publié2023
Routes d'admission1
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