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Enregistrement W2568746117 · doi:10.1080/0284186x.2016.1266081

Promoting a culture of prehabilitation for the surgical cancer patient

2017· review· en· W2568746117 sur OpenAlexaff
Francesco Carli, Chelsia Gillis, Celena Scheede‐Bergdahl

Notice bibliographique

RevueActa Oncologica · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrehabilitationMedicinePerioperativeSurgical stressPsychological interventionAnxietyPreoperative carePhysical therapyCancerIntervention (counseling)SurgeryNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Traditional rehabilitative approaches to perioperative cancer care have focused on the postoperative period to facilitate the return to presurgical baseline conditions. However, there is some realization that the preoperative period can be a very effective time for intervention as the patients are more amenable to target their physiological condition to prepare to overcome the metabolic cost of the surgical stress. METHODS: We undertook a narrative review of the current literature on surgical prehabilitation and discussed the current evidence of preoperative interventions before cancer surgery in order to increase physiological reserve before surgery and accelerate postoperative recovery. RESULTS: Published data indicate the positive impact of prehabilitation on postoperative functional capacity and return to daily activities. However, the current evidence on the impact on short- and long-term clinical outcome is limited, and more research needs to be conducted. CONCLUSION: Preliminary findings indicate that a group of interventions such as exercise, nutrition and anxiety reduction in the preoperative period can complement the enhanced recovery program and facilitate the return to baseline activities of daily living. It is not clear at this stage whether the preoperative increase in functional capacity mitigates the burden of postoperative morbidities and subsequent cancer therapies. Therefore, more research is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations196
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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