Prehabilitation in Adults Undergoing Cancer Surgery: A Comprehensive Review on Rationale, Methodology, and Measures of Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Cancer surgery places a significant burden on a patients' functional status and quality of life. In addition, cancer surgery is fraught with postoperative complications, themselves influenced by a patient's functional status. Prehabilitation is a unimodal or multimodal strategy that aims to increase a patient's functional capacity to reduce postoperative complications and improve postoperative recovery and quality of life. In most cases, it involves exercise, nutrition, and anxiety-reducing interventions. The impact of prehabilitation has been explored in several types of cancer surgery, most commonly colorectal and thoracic. Overall, the existing evidence suggests prehabilitation improves physiological outcomes (e.g., lean body mass, maximal oxygen consumption) as well as clinical outcomes (e.g., postoperative complications, quality of life). Notably, the benefit of prehabilitation is additional to that of enhanced recovery after surgery (ERAS) programs. While safe, prehabilitation programs require multidisciplinary coordination preoperatively. Despite the existence of numerous systematic reviews and meta-analyses, the certainty of evidence demonstrating the efficacy and safety of prehabilitation is low to moderate, principally due to significant methodological heterogeneity and small sample sizes. There is a need for more large-scale multicenter randomized controlled trials to draw strong clinical recommendations.
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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 | 0,009 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».