Effect of Exercise and Nutrition Prehabilitation on Functional Capacity in Esophagogastric Cancer Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Preserving functional capacity is a key element in the care continuum for patients with esophagogastric cancer. Prehabilitation, a preoperative conditioning intervention aiming to optimize physical status, has not been tested in upper gastrointestinal surgery to date. Objective: To investigate whether prehabilitation is effective in improving functional status in patients undergoing esophagogastric cancer resection. Design, Setting, and Participants: A randomized clinical trial (available-case analysis based on completed assessments) was conducted at McGill University Health Centre (Montreal, Quebec, Canada) comparing prehabilitation with a control group. Intervention consisted of preoperative exercise and nutrition optimization. Participants were adults awaiting elective esophagogastric resection for cancer. The study dates were February 13, 2013, to February 10, 2017. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was change in functional capacity, measured with absolute change in 6-minute walk distance (6MWD). Preoperative (end of the prehabilitation period) and postoperative (from 4 to 8 weeks after surgery) data were compared between groups. Results: Sixty-eight patients were randomized, and 51 were included in the primary analysis. The control group were a mean (SD) age, 68.0 (11.6) years and 20 (80%) men. Patients in the prehabilitation group were a mean (SD) age, 67.3 (7.4) years and 18 (69%) men. Compared with the control group, the prehabilitation group had improved functional capacity both before surgery (mean [SD] 6MWD change, 36.9 [51.4] vs -22.8 [52.5] m; P < .001) and after surgery (mean [SD] 6MWD change, 15.4 [65.6] vs -81.8 [87.0] m; P < .001). Conclusions and Relevance: Prehabilitation improves perioperative functional capacity in esophagogastric surgery. Keeping patients from physical and nutritional status decline could have a significant effect on the cancer care continuum. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT01666158.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».