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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».