The Use of Biofeedback in the Treatment of Chronic Dysphagia in Stroke Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of the use of surface electromyographic feedback in the treatment of stroke patients with chronic dysphagia. PATIENTS AND METHODS: Data of 11 consecutive patients with chronic dysphagia after stroke were analyzed. Our patients were treated for dysphagia with surface electromyography as biofeedback as adjunct to normal exercises. All patients suffered from dysphagia after stroke. The average time after onset was 31.1 months. All patients had been previously treated by speech therapists without success. Functional swallowing was estimated using the Functional Oral Intake Scale (FOIS). At the start of the treatment 8 patients were tube dependent (FOIS < or = 4). Three patients were on an oral diet, but with restrictions (FOIS > or = 5). RESULTS: The patients were treated on average seven 7 times. The time between the first and last treatment session was on average 76.1 days (SD +/- 44.0; range = 29-168). Before treatment the average FOIS was 2.6 (SD +/-2.3) and after treatment 5.6 (SD +/-1.6). The median scores improved from 1 to 6, showing a significant and clinically relevant improvement (z = -2.820: p < 0.01) in swallowing function. In 6 of initially 8 patients with percutaneous enteral gastrostomy tubes, the feeding tube could be removed after treatment. CONCLUSION: Our data suggest that the use of surface electromyography as biofeedback in the treatment of chronic dysphagia after stroke could be an effective adjunct to standard therapy for swallowing disorders in 11 patients.
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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 | 0,002 |
| 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 ».