Quand l’humour soigne : l’humour thérapeutique en soins palliatifs
Bibliographic record
Abstract
La présente revue narrative vise à recenser la littérature scientifique traitant de l’utilisation de l’humour thérapeutique en soins palliatifs. Les bases de données Google Scholar, PubMed et Science Direct ont été interrogées à l’aide de mots-clés pertinents comme « humour thérapeutique en soins palliatifs » (therapeutic humor in palliative care), « humour thérapeutique ET soins palliatifs » (therapeutic humor AND palliative care), et « humour thérapeutique ET soins de fin de vie » (therapeutic humor AND end-of-life care). Au total, 14 articles publiés entre 2014 et 2024 ont été retenus. Les résultats font ressortir différentes perspectives sur l’utilisation de l’humour thérapeutique en soins palliatifs et son rôle dans la diminution de la douleur et de l’anxiété, et l’amélioration des mécanismes d’adaptation, de l’humeur et des relations que l’infirmière entretient avec son patient et les membres de sa famille. Le présent article aborde également les questions de l’acceptabilité de l’humour par les patients en soins palliatifs, de son impact sur les professionnels de la santé ainsi que du moment et de la façon d’intégrer l’humour dans les soins aux patients. L’humour thérapeutique peut être une thérapie complémentaire efficace dans un contexte de soins palliatifs, puisqu’elle offre plus de confort aux patients et permet de réduire l’anxiété des membres de la famille en diminuant la perception de la douleur et en évacuant le stress. Ce type d’approche s’est avéré bénéfique pour les patients en soins palliatifs, mais une formation adéquate des professionnels de la santé est nécessaire pour l’utiliser à bon escient. Mots-clés : soins palliatifs, humour thérapeutique, thérapie par l’humour, guérison, bien-être affectif
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.037 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".