Does prehabilitation before esophagectomy improve postoperative outcomes? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».