An open label feasibility study of a nutrition and exercise app-based solution in cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nutrition and exercise are the mainstay of therapy for the prevention and treatment of frailty in cirrhosis. This pilot study assessed feasibility of the online delivery of an app-based semi-supervised nutrition and exercise intervention in this population. Methods: The 11-week pilot recruited adults with cirrhosis who owned internet-connected devices. Patients were encouraged to participate in exercise sessions 3× per week including a combination of online group exercise (weekly) and home-based follow-along exercise (biweekly). They also participated in group nutrition classes (five sessions) and one-to-one exercise and nutrition check-ins delivered through the app. Primary outcome measures pertained to program feasibility: recruitment, retention, adherence, and satisfaction. Exploratory measures included physical performance (liver frailty index [LFI], 6-minute walk test [6MWT]), health behaviour domains, and quality of life. Results: Twenty three patients completed baseline measures. Of these, 18 (72%) completed end of study measures (mean MELD-Na, 9.2; female, 44.4%). Over 70% of participants fulfilled 75% or more of the feasibility criteria. Satisfaction with the program was high (mean, 89%). Exercise program modifications were required for 17 patients to accommodate health events or abilities. Exploratory evaluation showed improvement in the LFI and the 6MWT by -0.58-units (95% CI: -0.91 to -0.25) and 46.0 m (95% CI: 22.7-69.3) respectively without changes in quality of life or health behaviour domains. Conclusions: Outcomes demonstrate feasibility of the app-based delivery of programming with promising exploratory impact on efficacy for physical performance. Findings can guide the design of a large-scale app-based randomized controlled trials in cirrhosis.
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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».