Outcomes reported in randomised trials of surgical prehabilitation: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heterogeneity of reported outcomes can impact the certainty of evidence for prehabilitation. The objective of this scoping review was to systematically map outcomes and assessment tools used in trials of surgical prehabilitation. METHODS: MEDLINE, EMBASE, PsychInfo, Web of Science, CINAHL, and Cochrane were searched in February 2023. Randomised controlled trials of unimodal or multimodal prehabilitation interventions (nutrition, exercise, psychological support) lasting at least 7 days in adults undergoing elective surgery were included. Reported outcomes were classified according to the International Society for Pharmacoeconomics and Outcomes Research framework. RESULTS: We included 76 trials, mostly focused on abdominal or orthopaedic surgeries. A total of 50 different outcomes were identified, measured using 184 outcome assessment tools. Observer-reported outcomes were collected in 86% of trials (n=65), with hospital length of stay being most common. Performance outcomes were reported in 80% of trials (n=61), most commonly as exercise capacity assessed by cardiopulmonary exercise testing. Clinician-reported outcomes were included in 78% (n=59) of trials and most frequently included postoperative complications with Clavien-Dindo classification. Patient-reported outcomes were reported in 76% (n=58) of trials, with health-related quality of life using the 36- or 12-Item Short Form Survey being most prevalent. Biomarker outcomes were reported in 16% of trials (n=12) most commonly using inflammatory markers assessed with C-reactive protein. CONCLUSIONS: There is substantial heterogeneity in the reporting of outcomes and assessment tools across surgical prehabilitation trials. Identification of meaningful outcomes, and agreement on appropriate assessment tools, could inform the development of a prehabilitation core outcomes set to harmonise outcome reporting and facilitate meta-analyses.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».