Late Dysphagia Following Radiotherapy After Nasopharyngeal Carcinoma: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Standard treatment for nasopharyngeal carcinoma (NPC) is radiation therapy (RT); however, long-term effects of RT frequently include significant swallowing impairments (dysphagia; Gaziano, 2002 ; Hui, Chan, & Le, 2018 ). Our objective was to describe swallowing physiology in consecutive outpatients with a history of NPC following RT using standardized methods. Understanding dysphagia characteristics in this patient population could ultimately inform rehabilitation strategies and improve patient outcomes. Method We conducted a retrospective, observational, descriptive study of consecutive outpatients undergoing videofluoroscopic swallowing (VFS) exams at our clinic, from 2009 to 2014. We included those with a diagnosis of NPC treated with RT. Those with other cancer diagnoses; previous tracheostomy; acute neurological injury; and progressive, degenerative neurological conditions were excluded. Two registered MBSImP clinicians, blinded to each other, reviewed and scored the VFS exams according to previously published methods ( Martin-Harris et al., 2008 ). Following unblinding, a single reviewer collected demographic data from the electronic medical record. We reported overall impairment and MBSImP component scores descriptively. Results Of 158 outpatients undergoing VFS, 6 ( N ) met our inclusion criteria. The median time from completion of RT to outpatient VFS was 21.0 years. Patients reported a variety of dysphagia symptoms. All patients had high oral and pharyngeal residue scores (scores ≥ 2) and high impairment scores on components contributing to bolus transport and airway closure. Conclusions All patients presented with impairments in oral–pharyngeal bolus transport and airway protection. Our results identify specific swallowing impairments for this patient group highlighting possible latent RT effects on swallowing. This population would benefit from dysphagia rehabilitation and maintenance programs informed by multimodal diagnostic approaches.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».