Personalized Prehabilitation Improves Tolerance to Chemotherapy in Patients with Oesophageal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prehabilitation programmes aim to optimise patients before and after cancer treatment including surgery. Previous studies in surgical patients demonstrate that prehabilitation improves pre-operative fitness and overcomes the negative impact of neoadjuvant chemotherapy on fitness. The aim of this study was to assess the impact of prehabilitation on the tolerance of neoadjuvant chemotherapy in patients with oesophageal cancer. Methods: Patients with oesophageal or gastroesophageal junction (GOJ) cancer from two oncology centres were retrospectively included in the present comparative cohort study; one provided a multimodal prehabilitation programme and one did not offer any prehabilitation. Tolerance of chemotherapy, defined as completion of the full chemotherapy regime as per protocol, was compared between the two groups. Results: In terms of participants, 92 patients were included in this study, 47 patients in the prehabilitation cohort and 45 in the control cohort. Compared with the control group, the prehabilitation group demonstrated an improved rate of chemotherapy completion (p = 0.029). In multivariate analysis, participation in prehabilitation was significantly associated with an improved rate of chemotherapy completion. Conclusion: The findings of this exploratory study suggest that prehabilitation is associated with better tolerance for chemotherapy. Further research is needed to establish the long-term impact of prehabilitation on oncological 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».