Adherence to prehabilitation in adult surgical patients: a systematic review, meta-analysis, meta-regression, and qualitative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prehabilitation is hypothesised to play an important role in optimising postoperative outcomes. However, achieving high adherence can be challenging. Our objectives were to synthesise current approaches to adherence measurement and reporting, estimate prehabilitation adherence across trials, identify procedural-, programme-, or patient-level factors associated with adherence, and report barriers and facilitators to adherence. METHODS: Ovid MEDLINE, Embase, the CINAHL, PsycINFO, Web of Science, and the Cochrane CENTRAL Register of Controlled Trials were searched from inception until April 10, 2024. We included randomised trials of adults undergoing major elective surgery allocated to a prehabilitation programme, with at least one binary or continuous measure of adherence to prehabilitation, to an individual component, or both. Random-effects meta-analysis pooled overall adherence rates; meta-regression evaluated predictors of adherence. Qualitative synthesis of reported barriers and facilitators was informed by the Theoretical Domains Framework. RESULTS: =95.4%). Substantial qualitative and statistical heterogeneity existed in defining prehabilitation adherence. Only patient age was significantly associated with adherence (per year older: odds ratio 0.95 [95% CI 0.91-0.99]). Based on qualitative synthesis, common barriers were logistical issues and health conditions; facilitators included supervision by specialists and personalisation. CONCLUSIONS: Prehabilitation adherence metrics are variable across trials and standardisation is required to improve reporting and interpretation of prehabilitation evidence. Little credible evidence identifies factors associated with adherence; however, qualitative barriers and facilitators could inform programme design and implementation. SYSTEMATIC REVIEW PROTOCOL: PROSPERO (CRD42024518851).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».