Improving stamina and mobility with preop walking in surgical patients with frailty traits –OASIS IV: randomized clinical trial study protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Frail older surgical patients face more than a two-fold increase in postoperative complications, including myocardial infarction, deep vein thrombosis, pulmonary embolism, pneumonia, ileus, and others. Many of these complications occur because of postoperative loss of stamina and poor mobility. Preoperative exercise may better prepare these vulnerable patients for surgery. We present the protocol for our ongoing randomized trial to assess the impact of a preoperative walking intervention with remote coaching and pedometer on outcomes of stamina (six-minute walk distance- 6MWD) and mobility (postoperative steps) in older adults with frailty traits. METHODS: We will be conducting a randomized clinical trial with a total of 120 patients permitting up to a 33% rate of attrition, to reach a final sample size of 80 (with 40 patients for each study arm). We will include patients who are age 60 or higher, score 4 or greater on the Edmonton Frailty Scale assessment, and will be undergoing a surgical operation that requires a 2 or more night hospital stay to be eligible for our trial. Using block randomization stratified on baseline 6MWD, we will assign patients to wear a pedometer. At the end of three baseline days, an athletic trainer (AT) will provide a daily step count goal reflecting a 10-20% increase from baseline. Subsequently, the AT will call weekly to further titrate the goal or calls more frequently if the patient is not meeting the prescribed goal. Controls will receive general walking advice. Our main outcome is change in 6MWD on postoperative day (POD) 2/3 vs. baseline. We will also collect 6MWD approximately 4 weeks after surgery and daily in-hospital steps. CONCLUSION: If changes in a 6MWD and step counts are significantly higher for the intervention group, we believe this will confirm our hypothesis that the intervention leads to decreased loss of stamina and mobility. Once confirmed, we anticipate expanding to multiple centers to assess the interventional impact on clinical endpoints. TRIAL REGISTRATION: The randomized clinical trial was registered on clinicaltrials.gov under the identifier NCT03892187 on March 27, 2019.
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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 | 0,023 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,015 |
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 ».