The potential of home-based multicomponent exercise programmes in managing frailty in cardiac surgery recovery
Notice bibliographique
Résumé
This invited commentary refers to ‘Effects of a home-based multicomponent exercise programme on frailty in post-cardiac surgery patients: a randomized controlled trial’, by W.T. Huang et al., https://doi.org/10.1093/eurjcn/zvaf014. Frailty, a clinical syndrome characterized by reduced physiological reserve and increased vulnerability to stressors, significantly impacts the outcomes of patients undergoing cardiac surgeries.1 Cardiovascular diseases remain a leading global cause of morbidity and mortality,2 and frailty prevalence among cardiac surgery patients ranges from 16.2 to 50%, significantly higher than in those undergoing non-cardiac surgeries.3,4 This vulnerability underscores the need for tailored interventions to mitigate frailty and its associated risks, such as functional decline, prolonged hospitalization, and mortality.4 While previous research has highlighted the reversible nature of frailty through exercise and nutritional interventions,5–8 the limited exploration of their effects in post-cardiac surgery contexts presents a critical knowledge gap. In this issue, Huang et al.9 published a valuable trial addressing the unmet need for evidence-based, home-based multicomponent interventions for frail patients recovering from cardiac surgeries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».