Θεραπευτική επαφή με τα ζώα σε άτομα με καρκίνο (Animal-assisted Therapy – AAT)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Animal Assisted Therapy (AAT) is the planned inclusion of an animal in a patient's treatment program. It is an additional or alternative method and can be a group visit or an individual one. Initially it was used only for people with neurobiological disorders, but in recent years research has been carried out on its effects on various other conditions, as well as in people with cancer. So far, it has been shown that animal-assisted treatment can have quite beneficial effects on these individuals (with cancer). It can reduce stress, improve their emotional health and reduce the fatigue they feel. \nPurpose: The purpose of this bibliographic review is to review and provide scientific data on the effects that Animal-Assisted Therapy can have on people with cancer. \nMaterial and Method: A systematic review of the literature was carried out to investigate the effects that animal-assisted therapy (AAT) can have on people with cancer. In this systematic review, the relevant Greek and international literature was searched in the PubMed, Scopus and Science Direct databases. \nResults: The study of the international literature showed 10 articles that referred to the effects that animal-assisted therapy (AAT) can have on people with cancer, based on scientific data. These studies were published from 2007 to 2019. As regards the country of publication of these studies, they come from the United States of America (4), Japan (1), Canada (1), Germany (1), Italy (2) and the Czech Republic (1). \nConclusions: The frequency of use of AAT in various sectors over the last 10 years has been increasing rapidly. Animal-supported approaches from different countries and disciplines showed positive results in sensory, emotional and cognitive functions, especially in the physical structure and functions of individuals at different ages and diagnoses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 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 tête enseignante, 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 ».