Effect of Preadmission Diabetes Intervention (PREHAB) on Postoperative Patient Outcomes in Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
People living with diabetes are at an increased risk of developing heart disease. In patients undergoing coronary artery bypass grafting (CABG), a preexisting diagnosis of diabetes has been identified as a risk factor for postoperative sternal wound infections and prolonged hospital stay. At the University of Ottawa Heart Institute (UOHI) the wait time for elective cardiac surgery is four months. There is literature that supports the use of cardiac prehabilitation to improve postoperative outcomes such as length of stay, functional capacity and perioperative complications. However, there is no published evidence on whether pre-admission diabetes interventions lead to the same results. The aim of this study is to introduce a novel prehabilitation program for diabetes. Target Population: All elective cardiac surgery patient screened for diabetes with an HBA1C of greater than 6.5%. Primary Outcomes: The primary outcome is improvement in glycemic control from screening to time of elective cardiac surgery in those patients who completed prehabilitation program. Secondary Outcomes: The secondary outcomes measured are effect of prehabilitation on length of stay and surgical site infections. Prehabilitation Methodology: In those who have an elevated HBA1C a screening phone call by cardiac rehabilitation nurse. A two hour prehabilitation session that cover topics such as nutrition, exercise and mental health. Group medical appointment led by a diabetes nurse. Results: 24 patients have completed the full prehabilitation program. The mean HBA1C from screening to time of surgery dropped from 7.64% to 7.3% which was not statistically significant. One surgical site infection developed in this group compared to 3 infections in the group that did not attend. Conclusions: Wait times for elective cardiac surgery is an opportune time to intervene and optimize patients’ medical fitness for surgery and improving patient self-management of chronic medical conditions like diabetes. Disclosure A. Arnaout: Speaker's Bureau; Self; Janssen Pharmaceuticals, Inc., Medtronic. Advisory Panel; Self; Novo Nordisk Inc.. Research Support; Self; Allergan, Sanofi. S. Goge: Speaker's Bureau; Self; AstraZeneca.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».