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Enregistrement W4389142039 · doi:10.1093/dote/doad066

Does prehabilitation before esophagectomy improve postoperative outcomes? A systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4389142039 sur OpenAlexaff
Kevin R. An, Vanessa Seijas, Michael S. Xu, Linda Grüßer, Sapna Humar, Amabelle A Moreno, Marvee Turk, Koushik Kasanagottu, Talal Alzghari, Arnaldo Dimagli, Michael A. Ko, Jonathan Villena‐Vargas, Stefania Papatheodorou, Mario Gaudino

Notice bibliographique

RevueDiseases of the Esophagus · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensSt Joseph's Health CentreToronto General HospitalMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrehabilitationEsophagectomyRandomized controlled trialOdds ratioMeta-analysisObservational studyConfidence intervalJadad scaleIntensive care unitInternal medicineEsophageal cancerSurgeryPhysical therapyCochrane LibraryCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Esophagectomy for esophageal cancer is associated with high morbidity. It remains unclear whether prehabilitation, a strategy aimed at optimizing patients' physical and mental functioning prior to surgery, improves postoperative outcomes. A systematic review and meta-analysis was conducted to evaluate the effect of prehabilitation on post-operative outcomes after esophagectomy. Data sources included Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and PEDro, with information from 1 January 2000 to 5 August 2023. The analysis included randomized controlled trials and observational studies that compared prehabilitation interventions to standard care prior to esophagectomy. A random effects model was used to generate a pooled estimate for pairwise meta-analysis, meta-analysis of proportions, and meta-analysis of means. A total of 1803 patients were included with 584 in randomized controlled trials (RCTs) and 1219 in observational studies. In the randomized evidence, there were no significant differences between prehabilitation and control in the odds of postoperative pneumonia (15.0 vs. 18.9%, odds ratio (OR) 1.06 [95% confidence interval (CI): 0.66;1.72]) or pulmonary complications (14 vs. 25.6%, OR 0.68 [95% CI: 0.32;1.45]). In the observational data, there was a reduction in both postoperative pneumonia (22.5 vs. 32.9%, OR 0.48 [95% CI: 0.28;0.83]) and pulmonary complications (26.1 vs. 52.3%, OR 0.35 [95% CI: 0.17;0.75]) with prehabilitation. Hospital and intensive care unit length of stay (days), operative mortality, and severe complications (Clavien-Dindo ≥ 3) did not differ between groups in both the randomized data and observational data. Prehabilitation demonstrated reductions in postoperative pneumonia and pulmonary complications in observational studies, but not RCTs. The overall certainty of these findings is limited by the low quality of the available evidence.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,045
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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