Tongue Movements During Water Swallowing in Healthy Young and Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of this study was to explore the nature and extent of variability in tongue movement during healthy swallowing as a function of aging and gender. In addition, changes were quantified in healthy tongue movements in response to specific differences in the nature of the swallowing task (discrete vs. sequential swallows). METHOD: Electromagnetic midsagittal articulography (EMMA) was used to study the swallowing-related movements of markers located in midline on the anterior (blade), middle (body), and posterior (dorsum) tongue in a sample of 34 healthy adults in 2 age groups (under vs. over 50 years of age). Participants performed a series of reiterated water swallows, in either a discrete or a sequential manner. RESULTS: This study shows that age-related changes in tongue movements during swallowing are restricted to the domain of movement duration. The authors confirm that different tongue regions can be selectively modulated during swallowing tasks and that both functional and anatomical constraints influence the manner in which tongue movement modulation occurs. Sequential swallowing, in comparison to discrete swallowing, elicits simplification or down-scaling of several kinematic parameters. CONCLUSION: The data illustrate task-specific stereotyped patterns of tongue movement in swallowing, which are robust to the effects of healthy aging in all aspects other than movement duration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».