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Enregistrement W3135813401 · doi:10.3389/fonc.2021.629207

A Pragmatic Non-Randomized Trial of Prehabilitation Prior to Cancer Surgery: Study Protocol and COVID-19-Related Adaptations

2021· article· en· W3135813401 sur OpenAlexaffabout
Daniel Santa Mina, Daniel Sellers, Darren Au, Shabbir M.H. Alibhai, Hance Clarke, Brian H. Cuthbertson, Gail Darling, Alaa El Danab, Anand Govindarajan, Karim S. Ladha, Andrew Matthew, Stuart A. McCluskey, Karen A. Ng, Fayez A. Quereshy, Keyvan Karkouti, Ian Randall

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalPrincess Margaret Cancer CentreSinai Health SystemSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrehabilitationMedicineRandomized controlled trialClinical trialPhysical therapyIntervention (counseling)NursingSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Experimental data highlight the potential benefits and health system cost savings related to surgical prehabilitation; however, adequately powered randomized controlled trial (RCT) data remain nascent. Emerging prehabilitation services may be informed by early RCT data but can be limited in informing real-world program development. Pragmatic trials emphasize external validity and generalizability to understand and advise intervention development and implementation in clinical settings. This paper presents the methodology of a pragmatic prehabilitation trial to complement emerging phase III clinical trials and inform implementation strategies. Methods This is a pilot pragmatic clinical trial conducted in a large academic hospital in Toronto, Ontario, Canada to assess feasibility of clinical implementation and derive estimates of effectiveness. Feasibility data include program referral rates, enrolment and attrition, intervention adherence and safety, participant satisfaction, and barriers and facilitators to programming. The study aims to receive 150 eligible referrals for adult, English-speaking, preoperative oncology patients with an identified indication for prehabilitation (e.g., frailty, deconditioning, malnutrition, psychological distress). Study participants undergo a baseline assessment and shared-decision making regarding the intervention setting: either facility-based prehabilitation or home-based prehabilitation. In both scenarios, participants receive an individualized exercise prescription, stress-reduction psychological support, nutrition counseling, and protein supplementation, and if appropriate, smoking cessation program referrals. Secondary objectives include estimating intervention effects at the week prior to surgery and 30 and 90 days postoperatively. Outcomes include surgical complications, postoperative length of stay, mortality, hospital readmissions, physical fitness, psychological well-being, and quality of life. Data from participants who decline the intervention but consent for research-related access to health records will serve as comparators. The COVID-19 pandemic required the introduction of a ‘virtual program’ using only telephone or internet-based communication for screening, assessments, or intervention was introduced. Conclusion This pragmatic trial will provide evidence on the feasibility and viability of prehabilitation services delivered under usual clinical conditions. Study amendments due to the COVID-19 pandemic are presented as strategies to maintain prehabilitation research and services to potentially mitigate the consequences of extended surgery wait times.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0400,005

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,412 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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