Enhancing Health Outcomes through Optimized Body Composition in Prehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prehabilitation, the process of optimizing a patient's physical and nutritional status before surgery, has gained increasing attention for its potential to improve outcomes by enhancing physiological reserves and functional capacity. While body composition may play a role in these outcomes, its specific contribution remains underexplored. This narrative review summarizes current evidence on the effects of prehabilitation on body composition, focusing on exercise, nutritional interventions, and multimodal approaches. SUMMARY: Exercise, particularly a combination of aerobic and resistance training, has been shown to improve cardiorespiratory fitness, reduce fat mass, and enhance skeletal muscle and strength. Nutritional interventions, including increased protein intake, support skeletal muscle preservation, and recovery. A multimodal approach, integrating both exercise and nutrition, yields the most significant improvements in body composition, showing enhanced skeletal muscle, reduced fat mass, and better functional outcomes. However, the limited duration of prehabilitation and the time required for detectable changes in body composition often prevent consistent observations. Furthermore, variations in assessment techniques and protocols across studies confound definitive conclusions. KEY MESSAGES: Despite some promising results, further research is needed to standardize protocols and explore the effects of prehabilitation on body composition across diverse patient populations. Finally, further research is needed to investigate the impact of prehabilitation on measurable changes in body composition as this represents a critical gap in the field.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».