Neoadjuvant prehabilitation therapy for locally advanced non-small-cell lung cancer: Optimizing outcomes throughout the trajectory of care.
Notice bibliographique
Résumé
e20545 Background: Prehabilitation is well established for improving outcomes in cancer surgery. Combining prehabilitation with neoadjuvant treatments may provide an opportunity to rapidly initiate cancer-directed therapy while improving functional status in preparation for local consolidation. In this proof-of-concept study, we analyzed non-small-cell lung cancer patients who underwent simultaneous prehabilitation and neoadjuvant therapy. Methods: We retrospectively analyzed all patients who underwent neoadjuvant treatment for non-small-cell lung cancer followed by curative intent surgery at the McGill University Health Center between 2015-2020. Patients who were screened for the prehabilitation program were identified. Screening included assessment of physical performance, nutritional status and signs for anxiety and depression. 6-minute-walk test was used as a functional outcome parameter of prehabilitation. Results: We identified a total of 93 patients who underwent neoadjuvant therapy. Of these, 12 patients were screened to undergo a prehabilitation program. For 1 patient surgical intervention was too soon to complete the program, 1 patient dropped out after the first and another patient was deemed fit to undergo surgery without intervention. Thus, 9 patients completed full neoadjuvant prehabilitation therapy. Postoperative median length of stay was 2 days (IQR 1-5) and there were no mortalities. We found major complications in 1 patient and minor complications (prolonged air leak) in 2 cases. Patients improved their 6-minute-walk test despite undergoing neoadjuvant treatment by a mean of 35 meters (SD 39). Conclusions: Neoadjuvant prehabilitation therapy is feasible and associated with encouraging results. The performance of all measures remains a logistic challenge. With multimodal strategies for lung cancer treatment becoming key to optimal outcomes, neoadjuvant prehabilitation therapy is a concept worthy of prospective multi-center evaluation.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».