Neoadjuvant treatment: A window of opportunity for nutritional prehabilitation in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Patients affected by pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) frequently present with advanced disease at the time of diagnosis, limiting an upfront surgical approach. Neoadjuvant treatment (NAT) has become the standard of care to downstage non-metastatic locally advanced PDAC. However, this treatment increases the risk of a nutritional status decline, which in turn, may impact therapeutic tolerance, postoperative outcomes, or even prevent the possibility of surgery. Literature on prehabilitation programs on surgical PDAC patients show a reduction of postoperative complications, length of hospital stay, and readmission rate, while data on prehabilitation in NAT patients are scarce and randomized controlled trials are still missing. Particularly, appropriate nutritional management represents an important therapeutic strategy to promote tissue healing and to enhance patient recovery after surgical trauma. In this regard, NAT may represent a new interesting window of opportunity to implement a nutritional prehabilitation program, aiming to increase the PDAC patient's capacity to complete the planned therapy and potentially improve clinical and survival outcomes. Given these perspectives, this review attempts to provide an in-depth view of the nutritional derangements during NAT and nutritional prehabilitation program as well as their impact on PDAC patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».