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Enregistrement W4415046569 · doi:10.2196/77538

Evaluating the Impact of Telehealth Exercise Prehabilitation on Cardiometabolic Health in Bariatric Surgery Candidates: Protocol for the BARI-Prehab Randomized Controlled Trial

2025· article· en· W4415046569 sur OpenAlexvenueno aff
Belinda Jayne Durey, Alison M. Coates, Kade Davison, Brett Tarca, Jessica Mok, Chetan Parmar, Naiara Fernandez-Munoz, Mariam Adeleke, Zoe Lugg, Daniel Martín

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrehabilitationTelehealthRandomized controlled trialProtocol (science)TelemedicineeHealthmHealthPhysical activity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity affects over one billion people globally and is a leading contributor to chronic disease. For those with clinically severe obesity, metabolic and bariatric surgery (MBS) is the most effective intervention for long-term weight loss. However, surgery is often delayed due to systemic barriers, during which time patients may experience further health decline. Low cardiorespiratory fitness is a known risk factor for perioperative complications, prompting recommendations for prehabilitation to target readiness for surgery. Despite this, few patients meet physical activity guidelines, and supervised preoperative exercise programs are rarely offered in routine care. Telehealth-delivered exercise programs offer a promising solution, but evidence of their feasibility, acceptability, and impact in the MBS setting remains limited. OBJECTIVE: This study (BARI-Prehab) aims to assess the efficacy and acceptability of a telehealth-delivered prehabilitation exercise program in improving cardiometabolic health among patients awaiting MBS. METHODS: in mL/kg/min at the anaerobic threshold), measured using cardiopulmonary exercise testing. Secondary outcomes include resting heart rate, heart rate variability, resting metabolic rate, body composition, grip strength, and 7-day physical activity. Intervention acceptability will also be evaluated. RESULTS: Data collection and analysis are ongoing. This trial, funded in September 2020, will evaluate the capacity of a telehealth exercise program to improve cardiometabolic health and determine its suitability for implementation in the MBS preoperative pathway. Following initial protocol development, ethics approval, and trial setup, the clinical phase formally commenced with registration on June 16, 2023. Enrollment is ongoing, with a projected end date of March 2026. As of May 2025, a total of 220 patients have been screened for participation, of whom 30 have enrolled in the trial. The first results are expected to be submitted for publication by mid-2026. CONCLUSIONS: The BARI-Prehab trial will provide evidence on the acceptability and impact of a remotely delivered exercise intervention in the context of MBS. These findings will have implications for the design of accessible, scalable preoperative care models. The significance of this research lies in its potential to guide clinical practice, inform policy, and improve health outcomes for patients undergoing MBS. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05235945; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05235945. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/77538.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,007
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0670,011

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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