Prehabilitation in surgery – an update with a focus on nutrition
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Since the introduction of the prehabilitation concept for optimizing functional capacity before surgery 20 years ago, evidence and interest has grown considerably. This review summarizes the recent evidence and proposes questions for prehabilitation with special regard to the nutritional component. RECENT FINDINGS: Several meta-analyses of multimodal prehabilitation (exercise, nutrition, and psychological support) have been published recently. These reviews suggest that preoperative conditioning can improve functional capacity and reduce the complication rate for many patient groups (risk of bias: moderate to low). A prerequisite is the identification of high-risk patients using suitable screening and assessment tools. Additionally, there are currently no standardized, clear recommendations for the organization and implementation of prehabilitation programs. The programs vary greatly in duration, content, and outcome measurement. Although the preoperative nutrition interventions enhanced outcomes consistently, there was no clear evidence for which nutritional intervention should be applied to whom over consistent time frame four to six weeks (timeframe consistent with most prehabilitation programs). SUMMARY: To advance our understanding of which prehabilitation interventions work best, how they work, and for whom they work best, additional low risk of bias and adequately powered trials are required. Nevertheless, our review presents evidence that prehabilitation should be offered before major surgery on a risk-stratified basis.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».