Gum chewing improves swallow frequency and latency in Parkinson patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reduced swallowing frequency affects secretion management in Parkinson disease (PD). Gum chewing increases saliva flow and swallow frequency. This study uses chewing gum to modify swallow frequency and latency between swallows in patients with PD. OBJECTIVES: 1) Assess the frequency and latency of swallow at baseline (BL), during gum chewing (GC), and post gum chewing (PGC) for participants with PD (stage 2-4) nonsymptomatic for prandial dysphagia; and 2) assess carryover after gum is expectorated. METHODS: Twenty participants were studied across 3 tasks, each of 5 minutes in duration: BL, GC, and PGC. Respiratory and laryngeal signals were continuously recorded using PowerLab (version 5.5.5; ADI Instruments, Castle Hill, Australia). Frequency and latency of swallow events were calculated. RESULTS: Differences (analysis of variance) are reported for frequency (p < 0.000001) and latency (p < 0.000001). Swallow frequency (mean +/- SD) increased during GC (14.95 +/- 3.02) compared with BL (3.1 +/- 2.85) and PGC (7.0 +/- 2.57). Latency in seconds (mean +/- SD) decreased during GC (24.1 +/- 4.174) and increased with BL (131.8 +/- 59.52) and PGC (mean = 60.74 +/- 25.25). Intertask comparisons (t test) found differences in swallow frequency and latency between tasks: BL vs GC (p < 0.0001, p < 0.0001), BL vs PGC (p < 0.0011, p < 0.0009), and GC vs PGC (p < 0.0001, p < 0.0002), respectively. Post hoc analysis showed carryover to 5.317 minutes. CONCLUSIONS: Modifying sensorimotor input by chewing gum alters frequency and latency of swallowing and may be an effective strategy for secretion management in Parkinson disease. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class III evidence that chewing gum increases swallow frequency and decreases latency of swallowing in an experiment in patients with stage 2 to 4 Parkinson disease who are nonsymptomatic for significant prandial 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».