Pre‐transplant short physical performance battery: Response to pre‐habilitation and relationship to pre‐ and early post–lung‐transplant outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate whether the short physical performance battery (SPPB) pre-lung transplant (LTx) was responsive to pre-habilitation and predicted pre- and early post-transplant outcomes. METHODS: A retrospective study of LTx candidates accepted for transplant between 2016 and 2017. SPPB was categorized as frail/pre-frail (≤9/12) and non-frail (≥10/12). RESULTS: 150 patients had LTx assessment SPPB data (53% male, 61 [52-67] years, 59% had interstitial lung disease (ILD), 26% frail/pre-frail). 131 (87%) underwent transplant by December 31, 2018. Adjusting for age, sex, diagnosis and Canadian transplant listing urgency, and frailty/pre-frailty at LTx assessment was associated with a lower 6MWD pre-transplant [-89 meters 95%CI (-125 to -53), P < .0001]. 62 patients underwent six weeks of pre-habilitation. SPPB increased (11 [10-12) vs. 12 [11-12], P = .01) reflected in the chair stand component (11.4 ± 4.4 vs. 9.8 ± 2.8 seconds, P = .007), with larger improvements in the frail/pre-frail group. A frail/pre-frail SPPB closest to the time of transplant was associated with a lower 6MWD [-77 m 95%CI (-128 to -25), P = .004] but not with hospital length of stay or gait aid use three months post-transplant. CONCLUSIONS: Frailty/pre-frailty was associated with a decreased 6MWD pre- and post-transplant. The SPPB increased following pre-habilitation, which may reflect increased lower extremity strength.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».