MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417437167 · doi:10.1213/ane.0000000000007882

Pooled Efficacy and Exploration of Effect Modifiers of Exercise Prehabilitation: A Systematic Review and Meta-regression Analysis of Randomized Controlled Trials

2025· review· en· W4417437167 sur OpenAlexaff
Lana Ramic, Karina Branje, Mariam Al-Bayati, Gurlavine Kidd, Nathaniel Neilipovitz, Brian Hutton, Dianna Wolfe, Dean Fergusson, Julio F. Fiore, Chelsia Gillis, Emily Hladkowicz, Daniel I. McIsaac

Notice bibliographique

RevueAnesthesia & Analgesia · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensMcGill UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrehabilitationRandomized controlled trialMulticenter studyClinical trialMEDLINEPhysical activityPhysical exerciseExercise therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low certainty evidence supports exercise prehabilitation's efficacy in reducing complications and length of stay in specific populations. Identification of procedural, participant, and program characteristics associated with greater prehabilitation efficacy is required to optimize effective application of prehabilitation programs. Our objectives were to (1) estimate the pooled efficacy of all approaches to exercise prehabilitation across all procedures, participants, and programs in reducing postoperative complications and length of stay, and (2) identify program, participant, and procedural characteristics associated with greater efficacy of exercise prehabilitation. METHODS: A peer-reviewed search strategy was applied to Ovid Medline, Embase, CINAHL, PsycINFO, Web of Science, and the Cochrane CENTRAL Register of Controlled Trials (inception to March 1, 2022, and updated on October 25, 2023, and April 10, 2024). Randomized controlled trials addressing a population of adults (≥18 years) undergoing major elective surgery where participants were allocated to an exercise prehabilitation intervention were included. A multistage review of 6675 citations and 1220 full texts was completed independently in duplicate using DistillerSR. Data were pooled using random effects pairwise meta-analyses and meta-regression. Certainty of evidence and credibility of effect modifiers were evaluated. Critical outcomes were postoperative length of stay and the incidence of postoperative complications. Effect modifiers and hypotheses were identified a priori and published in the study's registered protocol (CRD42023487683). RESULTS: Across 99 included trials (n = 8222), pooled data suggested that exercise prehabilitation likely reduces complication rates (odds ratio [OR] = 0.54; 95% confidence interval [CI], 0.44-0.67; P < .01; I2 = 45%; moderate certainty) and length of stay (mean difference = -0.90 days; 95% CI, -1.23 to -0.58; P < .01; I2 = 78%; low certainty). Inspiratory muscle training was the only significant effect modifier for greater efficacy of exercise prehabilitation in reducing both complications (OR = 0.65; 95% CI, 0.44-0.97; low certainty) and length of stay (MD = -1.04; 95% CI, -1.75 to -0.32; low certainty). No other prespecified procedural, participant, or program factors were consistent or credible effect modifiers. CONCLUSIONS: Exercise prehabilitation may reduce complications and LoS; however, well-reported multicenter trials synthesized using individual participant data are required to identify procedural, participant, and program factors associated with optimal exercise prehabilitation efficacy.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,241
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,241
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0400,078
Bibliométrie0,0210,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,352 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnesthesia & AnalgesiaMême sujetSpinal Cord Injury ResearchTravaux en français237 207