Tongue Pressure and Submental Surface Electromyography Measures During Noneffortful and Effortful Saliva Swallows in Healthy Women
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The effortful swallow, a compensatory technique frequently employed by speech-language pathologists for their patients with dysphagia, is still not fully understood in terms of how it modifies the swallow. In particular, although age-related changes are known to reduce maximum isometric tongue pressure, it is not known whether age affects people's ability to perform the effortful swallow. In this study, differences were explored between younger and older healthy women in execution of the effortful swallowing maneuver through a comparative analysis of effortful and noneffortful swallows. METHOD: Eighty healthy women (40 age 18-35 years and 40 age 60 and older) participated. Peak amplitude measures and the timing of signal onset to peak were measured using concurrent tongue pressure and submental surface electromyography. Result Statistically significant main effects of age group were not observed in the amplitude data, but older participants showed slower rise times to peak anterior tongue-palate pressure. CONCLUSIONS: Despite the general age-related deterioration of the swallowing musculature due to the phenomenon of sarcopenia, older women can still produce noneffortful and effortful swallows with lingual pressure and submental surface electromyography amplitudes similar to younger women.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».