364. IMPROVING PRE-OPERATIVE EMOTIONAL DISTRESS SHORTENS HOSPITALIZATION FOR ESOPHAGECTOMY
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pre-operative emotional distress—characterized by anxiety, depression, and/or psychological stress—is commonly experienced by patients diagnosed with esophageal cancer. Previous studies have observed that emotional distress is associated with longer hospital length of stays (LOS) in various cancer populations, including esophageal cancer. However, the impact of changes in emotional distress during the pre-operative period on post-operative LOS remain unclear. This exploratory study aims to test whether improvements in pre-operative emotional distress influence post-esophagectomy LOS. Methods We conducted a retrospective analysis using data collected from a high volume North American tertiary care referral centre. Eligible participants completed the Functional Assessment of Cancer Therapy-Esophageal (FACT-E) at (1) diagnosis and (2) prior to esophagectomy. Emotional distress was measured using the FACT-E Emotional Well-Being (EWB) subscale. Changes in EWB scores between the two time points were categorized as ‘improved’ or ‘unimproved’ (i.e., stable or decreased). The Mann–Whitney U test was used to test the associations between LOS and the ‘improved’/‘unimproved’ EWB category. Results Of the 106 participants that completed the FACT-E at both time points and had an LOS related to esophagectomy, 67 (63%) were categorized as ‘improved’. Those in the ‘improved’ category experienced an average increase of 5.1 points in the EWB subscale score. The ‘improved’ group had an average LOS of 9.2 days compared to 10.4 days for the ‘unimproved’ group (p < 0.05). Conclusion Improvements in EWB score—used as a proxy for emotional distress—during the pre-operative period was associated with shorter postoperative LOS for esophageal cancer patients. The average difference was more than a full day. This suggests that emotional distress, if improved, can directly influence early outcomes and post-esophagectomy recovery. Future research should investigate the impact of pre-operative psychological assessments and interventions to better understand emotional distress as a modifiable risk factor for esophagectomy outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».