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Enregistrement W3203751020 · doi:10.1139/apnm-2021-0299

Malnutrition modifies the response to multimodal prehabilitation: a pooled analysis of prehabilitation trials

2021· article· en· W3203751020 sur OpenAlexaffvenue
Chelsia Gillis, Tanis R. Fenton, Leah Gramlich, H. Keller, Tolulope T. Sajobi, S. Nicole Culos‐Reed, Louis Richer, Rashami Awasthi, Francesco Carli

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of WaterlooUniversity of AlbertaAlberta Children's HospitalAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrehabilitationMedicineOdds ratioColorectal cancerConfidence intervalColorectal surgeryRandomized controlled trialMalnutritionInternal medicinePhysical therapyOncologyCancerAbdominal surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients with colorectal cancer are at risk of malnutrition before surgery. Multimodal prehabilitation (nutrition, exercise, stress reduction) readies patients physically and mentally for their operation. However, it is unclear whether extent of malnutrition influences prehabilitation outcomes. We conducted a pooled analysis from five 4-week multimodal prehabilitation trials in colorectal cancer surgery (prehabilitation: n = 195; control: n = 71). Each patient’s nutritional status was evaluated at baseline using the Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA; higher score, greater need for treatment of malnutrition). Functional walking capacity was measured with the 6-minute walk test distance (6MWD) at baseline and before surgery. A multivariable mixed effects logistic regression model evaluated the potential modifying effect of PG-SGA on a clinically meaningful change of ≥19 m in 6MWD before surgery. Multimodal prehabilitation increased the odds by 3.4 times that colorectal cancer patients improved their 6MWD before surgery as compared with control (95% confidence interval (CI): 1.6 to 7.3; P = 0.001, n = 220). Nutritional status significantly modified this outcome (P = 0.007): Neither those patients with PG-SGA ≥9 (adjusted odds ratio: 1.3; 95% CI: 0.23 to 7.2, P = 0.771, n = 39) nor PG-SGA <4 (adjusted odds ratio: 1.3; 95% CI: 0.5 to 3.8, P = 0.574, n = 87) improved in 6MWD with prehabilitation. In conclusion, baseline nutritional status modifies prehabilitation effectiveness before colorectal cancer surgery. Patients with a PG-SGA score 4–8 appear to benefit most (physically) from 4 weeks of multimodal prehabilitation. Novelty: Nutritional status is an effect modifier of prehabilitation physical function outcomes. Patients with a PG-SGA score 4–8 benefited physically from 4 weeks of multimodal prehabilitation.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,022
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations48
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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