Use of a Mobile-Assisted Telehealth Regimen to Increase Exercise in Transplant Candidates: A Home-Based Prehabilitation Pilot and Feasibility Trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Physical fitness assessed by the Liver Frailty Index (LFI) and 6-minute walk test (6MWT) informs the prognosis of liver transplant candidates, although there are limited data on its reversibility after prehabilitation. On a home-based exercise trial, we aimed to improve LFI and 6MWT and to investigate trial feasibility and intervention adherence. METHODS: Liver transplant candidates with cirrhosis wore a personal activity tracker and used Exercise and Liver FITness app for 14 weeks, including a 2-week technology acclimation run-in. The 12-week intervention consisted of Exercise and Liver FITness app plus personal activity tracker and 15-/30-minute weekly calls with a physical activity coach aiming to complete ≥2 video-training sessions/week, or ≥500 step/d baseline increase for ≥8 weeks. We defined feasibility as ≥66% of subjects engaging in the intervention phase and adherence as ≥50% subjects meeting training end point. RESULTS: Thirty-one patients (61 ± 7 years, 71% female, model for end-stage liver disease 17 ± 5, ∼33% frail) consented and 21 (68%) started the intervention. In the 15 subjects who completed the study, LFI improved from 3.84 ± 0.71 to 3.47 ± 0.90 ( P = 0.03) and 6MWT from 318 ± 73 to 358 ± 64 m ( P = 0.005). Attrition reasons included death (n = 4) and surgery (n = 2). There was 57% adherence, better for videos than for walking, although daily steps significantly increased (3,508 vs baseline: 1,260) during best performance week. One adverse event was attributed to the intervention. DISCUSSION: Our clinical trial meaningfully improved LFI by 0.4 and 6MWT by 41 m and met feasibility/adherence goals. In-training daily step increase supported physical self-efficacy and intervention uptake, but maintenance remained a challenge despite counseling.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».