MRI-Based Neuroanatomical Predictors of Dysphagia after Acute Ischemic Stroke: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Considering that the incidence of dysphagia is as high as 55% following acute stroke, we undertook a systematic review of the literature to identify lesion sites that predict its presence after acute ischemic stroke. METHODS: We searched 14 databases, 17 journals, 3 conference proceedings and the grey literature using the Cochrane Stroke Group search strategy and terms for MRI and dysphagia. We evaluated study quality using the Cochrane Collaboration's risk of bias tool and extracted individual-level data. We calculated relative risks in order to model dysphagia according to neuroanatomical lesion sites. RESULTS: Of 964 abstracts, 84 articles met the criteria for full review. Of these 84 articles, 17 met the quality criteria. These 17 articles dealt exclusively with dysphagia after infratentorial stroke and provided MRI correlates of dysphagia for 656 patients. The incidence of dysphagia according to stroke region was 0% in the cerebellum, 6% in the midbrain, 43% in the pons, 40% in the medial medulla and 57% in the lateral medulla. Within these regions, pontine (relative risk 3.7, 95% confidence interval 1.5-7.7), medial medullary (relative risk 6.9, 95% confidence interval 3.4-10.9) and lateral medullary lesions (relative risk 9.6, 95% confidence interval 5.9-12.8) predicted an increased risk of dysphagia. CONCLUSIONS: We sought to develop a neuroanatomical model of dysphagia throughout the whole brain. However, the literature that met our quality criteria addressed the MRI correlates of dysphagia exclusively within the infratentorium. Although not surprising, these findings are a first step toward establishing a neuroanatomical model of dysphagia after infratentorial ischemic stroke and provide insight into the assessment of individuals at risk for dysphagia.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».