Wearable activity trackers and mobilization after major head and neck cancer surgery: You can't improve what you don't measure
Notice bibliographique
Résumé
Major surgery involving resection and free flap reconstruction is a mainstay of head and neck cancer (HNC) treatment, but postoperative morbidity and complications are common. One of the foundations for better surgical outcomes is early mobilization, which is included in enhanced recovery guidelines for all surgical specialties. However, a major unsolved challenge with early mobilization after surgery is quantifying how much a patient moves. To date, mobilization after major HNC surgery has been reported as the time to mobilization, i.e. the interval between the date of surgery and the date of the initial meaningful mobilization. Other data on postoperative mobilization in these patients are limited. Although clinicians can document mobilization via multidisciplinary progress notes, an estimate of mobilization for each postoperative day would be subjective and based on observations from several clinicians and/or the recall of the patient. Advancing research on postoperative mobilization requires the ability to objectively measure patient activity, particularly ambulatory activity, without placing a further burden on the inpatient team. Wearable activity trackers may provide a solution. Data from other surgical specialties indicate that such objective monitoring of patient ambulation in real-time to support interventions to increase mobilization may provide opportunities to improve clinical care. Objective measurement of step counts after HNC surgery would lead to an understanding of the dose-response relationship (the required quantity and frequency of mobilization that is safe and beneficial). In conclusion, integration of wearable activity trackers in the care plan for patients undergoing HNC surgery will facilitate the measurement and improvement of postoperative mobilization to reduce complications, improve surgical outcomes and enhance patient recovery.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».