Optimizing a frail elderly patient for radical cystectomy with a prehabilitation program
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this case report is to discuss the positive impact of a multimodal prehabilitation program on postoperative recovery of a frail patient undergoing radical cystectomy. An 85-year-old man with significant history for poorly controlled type II diabetes, anemia, chronic renal failure, and glaucoma was found to have muscle invasive urothelial carcinoma of the bladder with hydronephrosis. He was scheduled for elective radical cystoprostatectomy and ileal conduit diversion. He was enrolled in a multimodal prehabilitation program in view of his frailty (Fried score = 5), 15% body weight loss, weak grip strength, severe depression and moderate anxiety, poor nutritional status (patient-generated subjective global assessment [PG-SGA] = B), low functional walking capacity (6-minute walking test [6MWT] = 210 metres, predicted 621 metres). The 4-week program included moderate aerobic and resistant exercises, nutritional counselling with whey protein supplementation (20 g/day), and relaxation exercises. Surgery and the postoperative period were uneventful, although he required treatment of his hyperglycemia and hypomagnesemia. He left the hospital on postoperative day 7 and returned home where he continued the multimodal program for 8 weeks. Measurements of 6MWT, Health-Related Quality of Life (SF-36), physical activity, Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), were conducted at baseline, before surgery and at 4 and 8 weeks after surgery. These tests revealed a progressive remarkable improvement before surgery that continued after surgery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».