Feasibility and effect of in-home physical exercise training delivered via telehealth before bariatric surgery
Notice bibliographique
Résumé
Optimal physical activity (PA) interventions are needed to increase PA in individuals with severe obesity, and optimize the results of bariatric surgery (BS). The aim of this study was to assess the feasibility and effect of Pre-Surgical Exercise Training (PreSET) delivered in-home via telehealth (TelePreSET) in subjects awaiting BS. Six women following the TelePreSET were compared to the women from a previous study (12 performing the PreSET in a gymnasium and 11 receiving usual care). In-home TelePreSET (12-weeks of endurance and strength training) was supervised twice weekly using videoconferencing. Physical fitness, quality of life, exercise beliefs, anthropometric measures and telehealth perception were assessed before and after 12-weeks. Satisfaction was evaluated with questionnaires at the end of the intervention. The TelePreSET participants attended 96% of the exercise sessions, and were very satisfied by the TelePreSET. The baseline telehealth perception score was high, and increased significantly after the intervention. The TelePreSET group significantly increased their physical fitness compared to the usual care group. No significant change was noted in other outcomes. The TelePreSET is feasible and seems effective to improve the physical fitness of women awaiting BS. Further studies are needed to confirm beneficial effects of this innovative mode of delivery.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».