Feeding–swallowing difficulties in children later diagnosed with language impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of this retrospective study was to assess the relationship between feeding-swallowing difficulties (FSDs) and later language impairments in children. METHOD: Retrospective analyses were carried out using the clinical files of 82 children with language impairments from a large urban rehabilitation center. Two subgroups of these children were established: children with motor impairments, referred to as the language impairment with motor impairment ('LI+MI') subgroup (n=23, mean age 4y 6mo, SD 8.7mo), and children without motor impairments, referred to as the language impairment without motor impairment ('LI-MI') subgroup (n=59, mean age 5y, SD 8mo). The prevalence of food selectivity, difficulties in sucking, salivary control issues, and food transition difficulties was extracted. Data were compared with a general population estimate of FSDs. RESULTS: FSDs were documented in 62% of the clinical files; 87% of these files were from the LI+MI subgroup and 53% were from the LI-MI subgroup. Among each subgroup of children with language impairments, the prevalence of FSDs was significantly higher than the general population estimate of 20% (LI+MI:χ(2) =55.965, df=1, p<0.001; LI-MI: χ(2) =32.807, df=1, p<0.001). Furthermore, the prevalence of FSDs was significantly higher in children with language impairments and motor impairments than in those with language impairments but without motor impairments (χ(2) =6.936, df=1, p<0.01). Both food transition difficulties (χ(2) =14.99, df=1, p<0.001) and salivary control issues (χ(2) =5.02, df=1, p=0.02) were more frequent in the LI+MI subgroup than in the LI-MI subgroup. Combinations of two or more FSDs were also more frequent in the LI+MI subgroup than in the LI-MI subgroup (χ(2) =4.19, df=1, p=0.04). INTERPRETATIONS: These findings suggest that early FSDs may be used as a potential marker for language impairment. However, larger prospective studies are needed to confirm this.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».