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Enregistrement W4391100185 · doi:10.1016/j.clnu.2024.01.020

The impact of prehabilitation on outcomes in frail and high-risk patients undergoing major abdominal surgery: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391100185 sur OpenAlexaff
Pavel Skořepa, Katherine L. Ford, Abdulaziz Alsuwaylihi, Dominic O’Connor, Carla M. Prado, Dhanny Gomez, Dileep N. Lobo

Notice bibliographique

RevueClinical Nutrition · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNIHR Nottingham Biomedical Research CentreMinisterstvo Obrany České RepublikyVersus ArthritisMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésPrehabilitationMedicineObservational studyMeta-analysisCochrane LibraryOdds ratioRandomized controlled trialMEDLINEAbdominal surgeryPhysical therapyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background & aims: Prehabilitation comprises multidisciplinary preoperative interventions including exercise, nutritional optimisation and psychological preparation aimed at improving surgical outcomes.The aim of this systematic review and meta-analysis was to determine the impact of prehabilitation on postoperative outcomes in frail and high-risk patients undergoing major abdominal surgery.Methods: Embase, Medline, CINAHAL and Cochrane databases were searched from January 2010 to January 2023 for randomised clinical trials (RCTs) and observational studies evaluating unimodal (exercise) or multimodal prehabilitation programmes.Meta-analysis was limited to length of stay (primary end point), severe postoperative complications (Clavien-Dindo Classification !Grade 3) and the 6minute walk test (6MWT).The analysis was performed using RevMan v5.4 software.Results: Sixteen studies (6 RCTs, 10 observational) reporting on 3339 patients (1468 prehabilitation group, 1871 control group) were included.The median (interquartile range) age was 74.0 (71.0 e78.4) years.Multimodal prehabilitation was applied in fifteen studies and unimodal in one.Metaanalysis of nine studies showed a reduction in hospital length of stay (weighted mean difference À1.07 days, 95 % CI À1.60 to À0.53 days, P < 0.0001, I 2 ¼ 19 %).Ten studies addressed severe complications and a meta-analysis suggested a decline in occurrence by up to 44 % (odds ratio 0.56, 95 % CI 0.37 to 0.82, P < 0.004, I 2 ¼ 51 %).Four studies provided data on preoperative 6MWT.The pooled weighted mean difference was 40.1 m (95 % CI 32.7 to 47.6 m, P < 0.00001, I 2 ¼ 24 %), favouring prehabilitation.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,027
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,337 · 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

Citations93
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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