Pre‐rehabilitation interventions for patients with head and neck cancers: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the effect of pre-rehabilitation interventions such as nutrition and exercise for patients with head and neck cancer (HNC). METHODS: Web of Science, PubMed, Scopus, Google Scholar, and Cochrane databases were searched up to December 2022. Quality of life, length of hospital stay, postoperative complications, change in body mass index or muscle mass, and functional assessments were the primary outcomes. PRISMA guidelines were adhered to, and the study was registered on PROSPERO. The Cochrane Collaboration tool and Newcastle Ottawa scale assessed the quality of included studies. Pooled data are presented as odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). Analysis was conducted using RevMan5.4. RESULTS: A total of 31 articles were included for quantitative analysis and 15 for qualitative synthesis. Nutrition alone resulted in significant weight retention (2.60; 2.32, 2.88, p < 0.00001), length of stay (-4.00; -6.87, -1.13), p = 0.0006) and complications (0.64; 0.49, 0.83, p = 0.0009). Nutrition and psychoeducation resulted in a significant reduction in mortality rate (0.70; 0.49, 1.00, p = 0.05 and 0.60; 0.48, 0.74, p < 0.00001), and exercise resulted in a significant reduction in dysphagia (0.55; 0.35, 0.87, p = 0.01). Exercise with nutrition resulted in significant improvements in weight loss, length of stay, complications, and dysphagia. Randomized controlled trials (RCTs) had a moderate risk of bias and cohort studies were of fair to good quality. CONCLUSION: Prehabilitation programs based on exercise, nutrition, or psychoeducation demonstrated improved post-interventional outcomes in HNC, such as quality of life, and mortality and morbidity. Studies with longer follow-ups and larger sample sizes, and investigations comparing nutritional supplements with exercise programs are needed.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».