Identification of dysphagia using the Toronto Bedside Swallowing Screening Test (TOR-BSST<sup>©</sup>): Are 10 teaspoons of water necessary?
Notice bibliographique
Résumé
Dysphagia screening often includes administration of water. This study assessed the accuracy in identifying dysphagia with each additional teaspoon of water. The original research of the TOR-BSST(©) permitted this assessment. Trained nurses from acute and rehabilitation facilities prospectively administered the TOR-BSST(©) to 311 eligible stroke inpatients. A sensitivity analysis was conducted for the water item using 10 teaspoons plus a sip as the standard. The proportion of positive screenings was 59.2% in acute and 38.5% in rehabilitation. Of all four items that form the TOR-BSST(©), the water swallow item contributed to the identification of dysphagia in 42.7% in acute and 29.0% in rehabilitation patients. Across all patients, dysphagia accuracy was that five teaspoons resulted in a sensitivity of 79% (95% confidence interval [CI] = 70-86), eight a sensitivity of 92% (95% CI = 85-96) and 10 a sensitivity of 96% (95% CI = 90-99). Although a primary contributor, the water swallow item alone does not identify all patients with dysphagia. For a water swallow to accurately identify dysphagia, it is critical to administer 10 teaspoons. The TOR-BSST(©) water swallow item contributes largely to the total TOR-BSST(©)'s screening score and in making the test highly accurate and reliable.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».