Successes and Challenges of Implementing Teleprehabilitation for Onco-Surgical Candidates and Patients’ Experience: A Retrospective Pilot-Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: This study aimed to document the successes and challenges of teleprehabilitation programs for cancer patients undergoing surgery.Method: This pilot-cohort study included adults scheduled for elective cancer surgery, referred to the prehabilitation clinic to engage in physical activity and received a teleprehabilitation program between August 1st 2020 and February 28th 2021. Using a technology platform that included a tablet and was wearable, data were acquired through virtual physical activity monitoring in addition to patient charts.Results: Ten patients (8 males and 2 females; mean age: 68.3 years, SD: 11.96) diagnosed with various thoraco-abdominal malignancies were included in the current descriptive study. The successes identified were related to recruitment and assessment, improvement in functional capacity, clinic scheduling and interventions, and optimal medical follow-up. The challenges identified were related to the adoption of the technologies by patients and the multidisciplinary team, the accurate acquisition of patient physical activity data, and the initial costs to acquire the new technologies. Patients were satisfied with the teleprehabilitation program (i.e., services delivered; average appreciation: 96%), and they perceived the technologies provided to be 90% user-friendly.Conclusion: The findings of the current study are paramount in view of the current international health paradigm changes prioritizing remote interventions facilitated through digital communication technologies. It provides important insight into the clinical application of telehealth in elderly populations, notably in the context of acute preoperative cancer care. This article may provide guidance for other cancer care facilities aiming to implement teleprehabilitation programs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».