Nutritional aspects of prehabilitation in adults with cirrhosis awaiting liver transplant
Notice bibliographique
Résumé
Malnutrition, sarcopenia (low muscle mass), and physical frailty have gained increasing recognition in candidates for liver transplant (LT) as these conditions can impact postoperative functional capacity. Multidimensional prehabilitation programs have been proposed as a safe intervention in adults awaiting LT but the nutritional pillar of prehabilitation has been understudied. This review summarizes the nutritional recommendations for prehabilitation for individuals with cirrhosis awaiting LT. Three major aspects of nutritional prehabilitation are discussed: (1) Assess: Evaluate nutritional status and assess for malnutrition, sarcopenia, and frailty to guide the nutritional prehabilitation intervention intensity, increasing across universal, targeted, and specialist levels; (2) Intervene: Prescribe a nutritional prehabilitation intervention to meet established nutrition guidelines in cirrhosis with a targeted focus on improving nutritional status and muscle health; (3) Reassess: Follow-up based on the required intensity of nutritional care with as needed intervention adjustment. Topics covered in the review include nutritional care levels for prehabilitation, energy prescriptions across body mass index strata, detailed considerations around protein intake (amount, distribution, and quality), carbohydrate and fat intake, other nutritional considerations, and the potential role of dietary supplements and nutraceuticals. Future research is warranted to more accurately evaluate energy needs, evaluate emerging dietary supplementation strategies, and establish the role of nutraceuticals alongside food-based interventions. While the general principles of nutritional prehabilitation are ready for immediate application, future large-scale randomized controlled trials in this space will help to quantify the benefit that can be gained by transitioning the LT approach from passive "transplant waitlist time" to active "transplant preparation time."
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».