Multimodal prehabilitation in lung cancer patients undergoing surgical resection
Bibliographic record
Abstract
Objectif: Mon travail doctoral vise à étudier les effets de la préadaptation multimodale sur la capacité fonctionnelle des patients atteints d'un cancer du poumon qui vont subir une chirurgie, avec un intérêt particulier sur l'impact de la nutrition préopératoire.Étude 1: L'objectif était de déterminer si un programme de préadaptation multimodale améliore la récupération fonctionnelle post-opératoire, mesurée par le test de marche de 6 minutes (6MWT), 8 semaines après la chirurgie par rapport à la réadaptation multimodale. Les 2 interventions étaient entièrement menées à domicile et consistaient en un entraînement aérobie et en résistance, des consultations nutritionnelles avec supplémentation en protéines et des stratégies de relaxation, commencées avant (préadaptation, n=52) ou après (réadaptation, n=43) la chirurgie. Il n'y avait aucune différence de capacité fonctionnelle à aucun moment de la période périopératoire entre les 2 programmes multimodaux. 8 semaines après la chirurgie, les deux groupes sont revenus à leur 6MWT de base et une proportion similaire de patients (plus de 75%) dans les 2 groupes était revenue à sa valeur de base. Il a été conclu que les 2 interventions était aussi efficace pour récupérer la capacité fonctionnelle.Étude 2: Une revue systématique de la littérature a été réalisée pour déterminer l'effet de la nutrition préopératoire et de la préadaptation multimodale sur les résultats cliniques et fonctionnels. Seules 5 études ont pu être incluses, dont 4 étaient des interventions de préadaptation multimodale et 1 était une intervention préopératoire uniquement nutritionnelle. Les recherches effectuées sur la supplémentation nutritionnelle préopératoire chez les patients atteints d'un cancer du poumon sont limitées, cependant, les programmes de préadaptation multimodale qui combinent nutrition et exercice peuvent avoir des effets bénéfiques sur divers résultats fonctionnels physiques.Étude 3: Le but de cette analyse secondaire était de caractériser la présence de malnutrition, d'examiner l'association entre la malnutrition et la capacité fonctionnelle de base et d'examiner dans quelle mesure les patients bénéficient d'un programme de préadaptation multimodale préopératoire. Les données de 162 participants inscrits en préadaptation multimodale ou recevant des soins standards ont été analysées. La malnutrition a été mesurée à l'aide de l'évaluation globale subjective générée par le patient (PG-SGA). Au total, 83 (51,2%) patients ont été considérés comme risque nutritionnel faible, 61 (37,7%) étaient à risque nutritionnel modéré et 18 (11,1%) étaient à risque nutritionnel élevé. Les résultats ont confirmé que les patients à risque nutritionnel élevé avaient une capacité fonctionnelle de base significativement plus faible que les patients à risque nutritionnel faible [moyenne de base 6MWT: 416 m (SD 90) vs 484 m (SD 88)], mais ont connu une amélioration significative de la capacité fonctionnelle préopératoire de 58,9 m (16,7-101,2) en recevant la préadaptation. Étude 4: Le but est d'examiner la faisabilité de fournir une nouvelle intervention de préadaptation multimodale de 4 semaines par rapport aux soins hospitaliers standards. Les résultats ont montré que dans un délai préopératoire, il était possible de proposer cette nouvelle intervention de préadaptation multimodale, car le taux de recrutement était de 58,6% et l'adhésion à a) l’intensité prescrite du programme d'exercice supervisé était de 84,1%. (SD 23,1), b) le programme d'exercice à domicile était de 88,2% (SD 21), c) le supplément nutritionnel était de 93,2% (SD 14,2) et d) l'évaluation préopératoire des patients était de 82% et 88% dans le groupe préadaptation et contrôle, respectivement.Conclusion: Grâce à ce travail de thèse, nous avons pu mieux comprendre les effets de la préadaptation multimodale et plus particulièrement de la nutrition, sur la capacité fonctionnelle des patients atteints de cancer du poumon subissant une chirurgie
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".