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Enregistrement W2032475270 · doi:10.1002/hed.23066

Fiber‐optic endoscopic evaluation of swallowing (FEES): Predictor of swallowing‐related complications in the head and neck cancer population

2012· article· en· W2032475270 sur OpenAlexaff
Michael W. Deutschmann, Alanna McDonough, Joseph C. Dort, Erika Dort, Steve Nakoneshny, T. Wayne Matthews

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSwallowingDysphagiaHead and neck cancerAspiration pneumoniaAdverse effectPopulationAirwayIncidence (geometry)Airway obstructionGastrostomyCancerPneumoniaSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The treatment of head and neck cancer is associated with significant dysphagia and morbidity. Prescribing a safe oral diet in this population is challenging. METHODS: Data from 116 consecutive patients having 189 fiber-optic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) examinations over a 3-year period were analyzed. All patients had been treated for head and neck cancer and subsequently were assessed by FEES. The primary outcome was the incidence of swallowing-related adverse events resulting from the FEES-based dietary recommendations. RESULTS: There were 10 episodes of aspiration pneumonia, 4 episodes of airway obstruction, 3 unanticipated insertions of gastrostomy tubes, and 2 unexplained deaths within the study period. The overall rate of adverse events was 10.1%. The only statistically significant predictor of adverse events was the Rosenbek score (p = .03). CONCLUSIONS: Our experience is that FEES guides appropriate and safe diet recommendations in this population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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