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Record W7136537248 · doi:10.5737/23688076361104

Quand l’humour soigne : l’humour thérapeutique en soins palliatifs

2025· article· W7136537248 on OpenAlexvenueno aff
Madrika Mirza Kanjiani, Laila Akber Cassum

Bibliographic record

VenueCanadian Oncology Nursing Journal · 2025
Typearticle
Language
FieldPsychology
TopicHumor Studies and Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPalliative carePalliative treatmentNarrativeHealth professionals

Abstract

fetched live from OpenAlex

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

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.938
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.403
Teacher spread0.349 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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