Prehabilitation: Are There Sex- and Gender-Specific Issues in Surgery Preparation?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prehabilitation programs have advanced considerably; however, critical issues related to sex- and gender-specific factors remain largely unaddressed. Historically, research has been male-centered due to the underrepresentation of females in clinical trials, often attributed to concerns over hormonal variability. This focus has resulted in significant knowledge gaps and potential biases that impact effectiveness across sexes. We aim to highlight the need for integrating sex- and gender-specific considerations into prehabilitation to optimize surgical outcomes and promote equitable care for all patients. SUMMARY: Both biological (sex-related) factors, such as differences in muscle mass, metabolism, and body composition, and social (gender-related) factors, such as caregiving roles and stress management, influence individuals' responses to presurgical preparation. A review of the existing literature reveals a scarcity of data on sex and gender differences in prehabilitation, highlighting a major barrier to designing equitable and effective programs. Evidence underscores that comprehensive prehabilitation approaches, integrating physical, nutritional, and psychological elements, must account for these differences to optimize recovery outcomes. KEY MESSAGES: Sex- and gender-specific factors significantly shape patients' responses to prehabilitation and should be systematically incorporated into program design. The current lack of research on these differences limits the effectiveness of prehabilitation strategies, emphasizing the need for focused investigations. Addressing these gaps will facilitate the development of tailored, equitable prehabilitation programs that enhance presurgical care and improve recovery outcomes for all patients.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».