A multimodal prehabilitation class for Enhanced Recovery After Surgery: a pragmatic randomised type 1 hybrid effectiveness-implementation trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prehabilitation promotes postoperative recovery through preoperative optimisation; however, few studies have been conducted under real-world conditions. Our objective was to determine the extent to which a multimodal prehabilitation programme influenced intermediate and late recovery post-colorectal surgery in a type 1 effectiveness-implementation and randomised pragmatic trial. We hypothesised that a prehabilitation class, as part of an Enhanced Recovery After Surgery (ERAS) pathway, would reduce length of hospital stay (LOS). METHODS: Adult male and female patients with colorectal disease requiring an elective primary resection at a single centre were randomised to the intervention or standard care group at least 2 weeks before surgery. All participants attended an ERAS class, which was extended to include prehabilitation components of nutrition education, supplements, walking with a smartwatch, functional exercises, and deep breathing in the intervention group. Effectiveness outcomes included LOS (primary) and 6-min walking distance (6MWD; secondary outcome) at 6 weeks post-surgery. Implementation outcomes included adherence to prescribed step count and nutrient intakes. Multivariable regression analyses were adjusted for age, sex, type of surgery, and COVID-19. RESULTS: The study ended prematurely. In total, 110 patients were included. Two-thirds had cancer and mean prehabilitation duration was 17.2 (sd 5.5) days. LOS was not different between groups. Preoperative median step count did not differ between groups, but protein inadequacy (prevalence ratio: 0.59 [95% CI: 0.36-0.82]) decreased substantially with prehabilitation. After surgery, the mean difference in 6MWD was +38 m (95% CI: 9-67 m) for prehabilitation vs control, indicating earlier functional recovery. CONCLUSIONS: A pragmatic prehabilitation programme did not influence length of hospital stay (underpowered because of early trial termination), but did reduce preoperative protein inadequacy (implementation outcome) and improve early functional recovery (secondary outcome). CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov (NCT04247776).
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».