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Record W7162079239 · doi:10.82308/51597

Prehabilitation patients with cirrhosis awaiting liver transplantation

2023· dissertation· en· W7162079239 on OpenAlexaboutno aff
Amine Benmassaoud

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicLiver Disease and Transplantation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLiver transplantationPrehabilitationCirrhosisTransplantation

Abstract

fetched live from OpenAlex

ContexteLes patients atteints de cirrhose et en attente d'une greffe hépatique sont fragiles, dénutris, et sarcopéniques. Ces conditions augmentent leur risque de complications avant et après une greffe. La préadaptation a pour but d'optimiser la condition physique avant une intervention chirurgicale majeure par le biais d'un entraînement physique. À ce jour, il est incertain si la préadaptation chez les patients atteints de cirrhose en attente d'une greffe hépatique est bénéfique. Les objectifs de cette étude sont d'évaluer la faisabilité, et la sécurité de la préadaptation chez les patients atteints de cirrhose en attente d'une greffe hépatique.MéthodesIl s'agit d'une étude de faisabilité sans insu à un seul bras recrutant des patients adultes atteints de cirrhose qui sont actifs sur la liste d'attente de greffe hépatique au Centre Universitaire de Santé McGill. Les patients seront exclus en fonction de critères établis pour un entraînement physique sécuritaire chez les patients atteints de cirrhose. Les personnes recrutées participeront à un programme de préadaptation multimodal combinant un entraînement physique, et une optimisation nutritionnelle. Le principal objectif de faisabilité de cette étude est d'évaluer le recrutement et l'adhésion au protocole. L'objectif secondaire est d'évaluer la sécurité de l'intervention en enregistrant l'incidence des événements indésirables graves et non graves. Des objectifs exploratoires permettront d'évaluer les changements dans les marqueurs de fragilité, la masse musculaire, l'état nutritionnel et la qualité de vie reliée à la santé. Cette étude de faisabilité vise à recruter 20 participants. Comme il s'agit d'un essai clinique en cours, les données recueillies du 6 décembre 2021 au 28 octobre 2022 sont présentées (NCT05237583, MUHC Study ID 2021-7646).RésultatsSur les 54 participants répondant aux critères d'inclusion, 15 (27,8 %) avaient un critère d'exclusion. La cause la plus fréquente d'exclusion était un score du modèle de maladie hépatique au stade terminal > 20 (33,3 %). Sur les 39 patients éligibles, 14 ont été approchés. 10 (71,4 %) participants admissibles ont refusé de participer à l'étude, tandis que 4 (28,6 %) ont été recrutés. La cause la plus fréquente du refus de participer était reliée à la fréquence des visites dans 5 cas (50 %). Parmi les 4 participants recrutés, l'adhésion aux visites d'exercice pendant la phase d'induction était de 91,7 %, et de 80,0 % pendant la phase de maintien. Sur les 38 visites d’exercise, il y a eu un événement indésirable non grave probablement lié à l'intervention qui a conduit à la discontinuation de l'étude. Par rapport au début de l'étude, les marqueurs de la capacité d'exercice ont augmenté, mais ce n'était pas statistiquement significatif. La qualité de vie liée à la santé a augmenté à la fin de l'induction, mais a diminué pendant la phase de maintien.ConclusionsJusqu’à présent, le recrutement est plus faible que prévu. Toutefois, l'intervention semble sécuritaire puisqu’il n'y a pas eu d'événements indésirables graves. La capacité physique s’est améliorée, mais cette observation est basée sur un faible nombre de participants et l’étude est toujours en cours. Cette étude continuera de recruter des participants et nous communiquerons nos résultats une fois l’étude terminée

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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