PREscribing preoperative weight loss prior to major non-bariatric abdominal surgery for patients with Elevated weight: Patient and Provider Survey Protocols (PREPARE surveys)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preoperative very low energy diet (VLED) interventions are used routinely in patients undergoing bariatric surgery, a surgical subspecialty that deals almost exclusively with patients with obesity. Yet, their use and study has been limited in non-bariatric abdominal surgery. To investigate the use of VLEDs in non-bariatric surgery, we plan on conducting a randomized controlled trial (RCT). Prior to proceeding, however, we have designed two surveys as important pre-emptive studies aimed at elucidating patient and provider perspectives regarding these interventions. METHODS: The patient survey is a cross-sectional, single-center survey aimed at assessing the safety, adherence, barriers to adherence, and willingness to participate in preoperative optimization protocols with VLEDs prior to undergoing elective non-bariatric intra-abdominal surgery (S1 File). The population of interest is all adult patients with obesity undergoing elective non-bariatric intra-abdominal surgery at St. Joseph's Healthcare Hamilton who were prescribed a course of preoperative VLED. The primary outcomes will be safety and adherence. The target sample size is 35 survey responses. The provider survey is a cross-sectional national survey of practicing surgeons in Canada who perform major non-bariatric abdominal surgery aimed assessing the willingness and ability to prescribe preoperative weight loss interventions amongst practicing Canadian surgeons who perform major non-bariatric abdominal surgery (S2 File). The population of interest is independent practicing surgeons in Canada who perform major non-bariatric abdominal surgery. The primary outcome will be willingness to prescribe preoperative VLED to patients with obesity undergoing major non-bariatric abdominal surgery for both benign and malignant indications. The target sample size is 61 survey responses. Descriptive statistics will be used to characterize the sample populations. To determine variables associated with primary outcomes in the surveys, regression analyses will be performed. DISCUSSION: These survey data will ultimately inform the design of an RCT evaluating the efficacy of preoperative VLEDs for patients with obesity undergoing major abdominal surgery.
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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 | 0,074 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».