The prevalence, nature and severity of oropharyngeal dysphagia in the acute post-operative phase following curative resection for esophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oropharyngeal dysphagia and aspiration in the early post-esophagectomy period is rarely studied. This study investigated its prevalence, nature and severity, differences across surgical subgroups, and predictors of risk. METHODS: A prospective cohort study was conducted (January 2022-January 2024) at the National Esophageal Cancer Centre. Data was collected on post-operative day (POD) 4 or 5. Swallowing evaluations included videofluoroscopy [Dynamic Imaging Grade of Swallowing Toxicity v2(DIGESTv2), Modified Barium Swallow Impairment Profile (MBSImP), Penetration-Aspiration Scale (PAS)]. Functional Oral Intake Scale (FOIS) was used to identify oral intake status. RESULTS: N = 30 (25 males) were recruited, mean age (range) of 65 (46-80y), n = 13 2-stage, n = 8 3-stage, and n = 9 transhiatal resections. At POD 4/5, 60% (18/30) showed signs of aspiration, with no differences across surgical groups (P = 0.114). Dysphagia per the DIGESTv2 was present in 83% (25/30) of patients, with severe dysphagia in 23% (7/30). MBSImP assessment revealed reduced tongue base retraction (82%), pharyngeal residue (100%) and impaired neo-esophageal clearance (100%). Predictors of aspiration were: pre-operative abnormal FOIS (score < 7) (OR = 7.00, 95%CI 1.2-38.4; P = 0.024), and > 65 years (OR = 7.80, 95%CI 1.47-41.6; P = 0.016). Predictors for oropharyngeal dysphagia were: abnormal pre-operative FOIS (score < 7) (OR = 7.42, 95%CI 1.22-45.45; P = 0.029); age > 65 years (OR = 11.00, 95%CI 1.99-58.8; P = 0.006) and neoadjuvant treatment (OR = 7.20, 95%CI 1.08-47.96, P = 0.041). CONCLUSION: Oropharyngeal dysphagia and aspiration are prevalent in the early period after esophageal cancer surgery. These data should inform an increased input from speech and language specialists in the assessment and management of post-operative patients, and overall caution in the implementation and progression of early per orum intake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».