Transnasal Endoscopic Evaluation of Swallowing: A Bedside Technique to Evaluate Ability to Swallow Pureed Diets in Elderly Patients with Dysphagia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endoscopic evaluation of swallowing (EES) is not commonly used by gastroenterologists to evaluate swallowing in patients with dysphagia. OBJECTIVE: To use transnasal endoscopy to identify factors predicting successful or failed swallowing of pureed foods in elderly patients with dysphagia. METHODS: EES of pureed foods was performed by a gastroenterologist using a small-calibre transnasal endoscope. Factors related to successful versus unsuccessful swallowing of pureed foods were analyzed with regard to age, comorbid diseases, swallowing activity, saliva pooling, vallecular residues, pharyngeal residues and airway penetration⁄aspiration. Unsuccessful swallowing was defined in patients who could not eat pureed foods at bedside during hospitalization. Logistic regression analysis was used to identify independent predictors of swallowing of pureed foods. RESULTS: During a six-year period, 458 consecutive patients (mean age 80 years [range 39 to 97 years]) were considered for the study, including 285 (62%) men. Saliva pooling, vallecular residues, pharyngeal residues and penetration⁄aspiration were found in 240 (52%), 73 (16%), 226 (49%) and 232 patients (51%), respectively. Overall, 247 patients (54%) failed to swallow pureed foods. Multivariate logistic regression analysis demonstrated that the presence of pharyngeal residues (OR 6.0) and saliva pooling (OR 4.6) occurred significantly more frequently in patients who failed to swallow pureed foods. CONCLUSIONS: Pharyngeal residues and saliva pooling predicted impaired swallowing of pureed foods. Transnasal EES performed by a gastroenterologist provided a unique bedside method of assessing the ability to swallow pureed foods in elderly patients with dysphagia.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».