MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404109635 · doi:10.2196/55298

Validity, Accuracy, and Safety Assessment of an Aerobic Interval Training Using an App-Based Prehabilitation Program (PROTEGO MAXIMA Trial) Before Major Surgery: Prospective, Interventional Pilot Study

2024· article· en· W4404109635 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Fatima Faqar-Uz-Zaman, Svenja Sliwinski, Lisa Mohr, Julia Dreilich, Natalie Filmann, Charlotte Detemble, Dora Zmuc, Felix K.‐H. Chun, Wojciech Derwich, W Schreiner, Wolf O. Bechstein, Johannes Fleckenstein, Andreas A. Schnitzbauer

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrehabilitationPreprintMedicinePhysical therapyAerobic exercisemHealthConfidence intervalHigh-intensity interval trainingMedical physicsNursingPsychological interventionComputer scienceWorld Wide WebInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major surgery is associated with significant morbidity and a reduced quality of life, particularly among older adults and individuals with frailty and impaired functional capacity. Multimodal prehabilitation can enhance functional recovery after surgery and reduce postoperative complications. Digital prehabilitation has the potential to be a resource-sparing and patient-empowering tool that improves patients' preoperative status; however, little remains known regarding their safety and accuracy as medical devices. OBJECTIVE: This study aims to test the accuracy and validity of a new software in comparison to the gold-standard electrocardiogram (ECG)-based heart rate measurement. METHODS: The PROTEGO MAXIMA trial was a prospective interventional pilot trial assessing the validity, accuracy, and safety of an app-based exercise program. The Prehab App calculates a personalized, risk-stratified aerobic interval training plan based on individual risk factors and utilizes wearables to monitor heart rate. Healthy students and patients undergoing major surgery were enrolled. A structured risk assessment was conducted, followed by a 6-minute walking test and a 37-minute supervised interval session. During the exercise, patients wore app-linked wearables for heart rate and distance measurements, which were compared with standard ECG and treadmill measurements. Safety, accuracy, and usability assessments included testing alarm signals, while the occurrence of adverse events served as the primary and secondary outcome measures. RESULTS: A total of 75 participants were included. The mean heart rate differences between wearables and standard ECG were ≤5 bpm (beats per minute) with a mean absolute percentage error of ≤5%. Regression analysis revealed a significant impact of the BMI (odds ratio 0.90, 95% CI 0.82-0.98, P=.02) and Timed Up and Go Test score (odds ratio 0.12, 95% CI 0.03-0.55, P=.006) on the accuracy of heart rate measurement; 29 (39%) patients experienced adverse events: pain (5/12, 42%), ECG electrode-related skin irritations (2/42, 17%), dizziness (2/42, 17%), shortness of breath (2/42, 17%), and fatigue (1/42, 8%). No cardiovascular or serious adverse events were reported, and no serious device deficiency was detected. There were no indications of clinically meaningful overexertion based on laboratory values measured before and after the 6-minute walking test and exercise. The differences in means and ranges were as follows: lactate (mmol/l), mean 0.04 (range -3 to 6; P=.47); creatinine kinase (U/l), mean 12 (range -7 to 43; P<.001); and sodium (mmol/l), mean -2 (range -11 to 12; P<.001). CONCLUSIONS: The interventional trial demonstrated the high safety of the exercise program and the accuracy of heart rate measurements using commercial wearables in patients before major surgery, paving the way for potential remote implementation in the future. TRIAL REGISTRATION: German Clinical Trials Register DRKS00026985; https://drks.de/search/en/trial/DRKS00026985 and European Database on Medical Devices (EUDAMED) CIV-21-07-0307311. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.1136/bmjopen-2022-069394.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR mhealth and uhealthMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207