Enhancing postoperative recovery with multimodal prehabilitation: the journey begins before surgery
Notice bibliographique
Résumé
This narrative review explores multimodal prehabilitation, a patient-centered, evidence-based, and multidisciplinary approach to enhance postoperative recovery. It shifts the focus from traditional intraoperative and postoperative care to a comprehensive process beginning at diagnosis. Multimodal prehabilitation integrates exercise, nutrition, and psychological strategies to improve preoperative functional capacity and physiological reserve, enabling better management of surgical stress. The review examines prehabilitation's clinical efficacy, highlighting enhanced functional capacity as a key outcome. It details prehabilitation components: exercise (aerobic, resistance, and respiratory muscle training), nutritional optimization targeting modifiable risk factors such as malnutrition and sarcopenia, and psychological support to lower anxiety and boost patient motivation and adherence. Individualized approaches are emphasized due to significant patient variability. This review also presents a successful multimodal prehabilitation program implemented at the Montreal General Hospital, which has a strong track record in this area. The program is structured around four key phases: screening, assessment, intervention, and follow-up. It also discusses the barriers to implementation and the roles of stakeholders, including the government, hospitals, healthcare professionals, and patients and their families, within the context of South Korea's unique healthcare system and socio-cultural environment.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».