Notice bibliographique
Résumé
Background: Postoperative morbidity is largely the product of the preoperative condition of the patient, the quality of surgical care provided, and the degree of surgical stress elicited. Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) minimizes surgical stress with standardized evidence-based perioperative care; yet the ERAS care elements focus mainly on the intra- and postoperative periods, which may not sufficiently enhance recovery if preoperative patient-related factors have not been modified before surgery. Prehabilitation programs aim to enhance recovery by targeting the preoperative condition of the patient.Methods: This dissertation includes four manuscripts that broadly contribute to the evidence that supports the hypothesis that the patient’s preoperative status modifies outcomes in colorectal surgery. Results: First, intermediately frail and frail patients with poor functional walking capacity before surgery suffer more postoperative complications than patients with better functional walking capacity. Second, nutrition prehabilitation, with and without exercise, reduces mean length of hospital stay by two days. Third, patient interviews suggest that patients support the idea of using prehabilitation to enhance their preoperative condition. Finally, the last manuscript offers methodological suggestions to measure and analyze external variables as a means of advancing the prehabilitation literature and further enhancing patient outcomes. Conclusion: The findings of this doctoral dissertation add to the growing body of evidence that the process of surgical recovery begins before surgery. Prehabilitation interventions can be applied to support better postoperative recoveries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,002 |
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 ».