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Enregistrement W4379536106 · doi:10.1186/s12877-023-03990-3

Barriers and facilitators to participation in exercise prehabilitation before cancer surgery for older adults with frailty: a qualitative study

2023· article· en· W4379536106 sur OpenAlexafffund
Keely Barnes, Emily Hladkowicz, Kristin Dorrance, Gregory L. Bryson, Alan J. Forster, Sylvain Gagné, Allen Huang, Manoj M. Lalu, Luke T. Lavallée, Chelsey Saunders, Hussein Moloo, Julie Nantel, Barbara Power, Celena Scheede‐Bergdahl, Monica Taljaard, Carl van Walraven, Colin J. L. McCartney, Daniel I. McIsaac

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of OttawaMcGill UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesInternational Anesthesia Research SocietyCanadian Frailty NetworkUniversity of Ottawa
Mots-clésPrehabilitationMedicineRandomized controlled trialPhysical therapyRehabilitationQualitative researchIntervention (counseling)GerontologyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Older adults with frailty are at an increased risk of adverse outcomes after surgery. Exercise before surgery (exercise prehabilitation) may reduce adverse events and improve recovery after surgery. However, adherence with exercise therapy is often low, especially in older populations. The purpose of this study was to qualitatively assess the barriers and facilitators to participating in exercise prehabilitation from the perspective of older people with frailty participating in the intervention arm of a randomized trial. METHODS: This was a research ethics approved, nested descriptive qualitative study within a randomized controlled trial of home-based exercise prehabilitation vs. standard care with older patients (≥ 60 years) having elective cancer surgery, and who were living with frailty (Clinical Frailty Scale ≥ 4). The intervention was a home-based prehabilitation program for at least 3 weeks before surgery that involved aerobic activity, strength and stretching, and nutritional advice. After completing the prehabilitation program, participants were asked to partake in a semi-structured interview informed by the Theoretical Domains Framework (TDF). Qualitative analysis was guided by the TDF. RESULTS: Fifteen qualitative interviews were completed. Facilitators included: 1) the program being manageable and suitable to older adults with frailty, 2) adequate resources to support engagement, 3) support from others, 4) a sense of control, intrinsic value, noticing progress and improving health outcomes and 5) the program was enjoyable and facilitated by previous experience. Barriers included: 1) pre-existing conditions, fatigue and baseline fitness, 2) weather, and 3) guilt and frustration when unable to exercise. A need for individualization and variety was offered as a suggestion by participants and was therefore described as both a barrier and facilitator. CONCLUSIONS: Home-based exercise prehabilitation is feasible and acceptable to older people with frailty preparing for cancer surgery. Participants identified that a home-based program was manageable, easy to follow with helpful resources, included valuable support from the research team, and they reported self-perceived health benefits and a sense of control over their health. Future studies and implementation should consider increased personalization based on health and fitness, psychosocial support and modifications to aerobic exercises in response to adverse weather conditions.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,333 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations81
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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