Development of a reconditioning program for elderly abdominal surgery patients: the Elder-friendly Approaches to the Surgical Environment–BEdside reconditioning for Functional ImprovemenTs (EASE-BE FIT) pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Elderly individuals who are hospitalized due to emergency abdominal surgery spend over 80% of their recovery time in bed, resulting in early and rapid muscle loss. As these elderly individuals have a lower physiological reserve, the impact of muscle wasting on function may be profound. The objectives of this study are to (1) create an independently led post-surgical reconditioning program and (2) pilot its implementation, while assessing the feasibility and safety of the program. The BE FIT program was generated with hospital rehabilitation staff to target lower limb strength, balance, and endurance. This pilot study was assessed using a sequential before and after trial, with a cohort of patients aged ≥ 65 years enrolled in the Elder-friendly Approaches to the Surgical Environment (EASE) study. Change in 30-s sit-to-stand performance between postoperative day 2 and discharge was compared between Usual Care pre- and post-BE FIT participants. A total of 66 patients participated in the sub-study, 33 Usual Care and 33 BE FIT. Mean (SD) age was 76.2 (8.78); 44 (67%) were female, with 11 (17%) reporting mild/moderate frailty on the CHSA Clinical Frailty Scale. BE FIT participants had a median of three rehab days and self-reported completing an average of 83% of the exercises. The adjusted between group difference showed that the BE FIT patients were able to complete more stands than the Usual Care (1.9 stands (0.94), p = 0.05). There were no reported adverse events. The reconditioning program was shown to be safe and feasible within the hospital setting for the elderly emergency abdominal surgery patients. More rigorous assessment is needed to confirm this effectiveness and to better assess patient adherence to self-directed exercise. Registration # NCT02233153 through ClinicalTrials.gov. Registered September 8, 2014.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».