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Enregistrement W2107222612 · doi:10.1682/jrrd.2009.05.0068

Pressure profile similarities between tongue resistance training tasks and liquid swallows

2010· article· en· W2107222612 sur OpenAlexafffund
Catriona M. Steele, Gemma L. Bailey, Sonja M. Molfenter, Erin M. Yeates, Karen Grace‐Martin

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rehabilitation Research and Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSwallowingTongueDysphagiaMedicineBolus (digestion)AudiologyOrthodonticsPhysical medicine and rehabilitationDentistryAnatomySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tongue-pressure resistance training is known to increase tongue strength in seniors and individuals with stroke-related dysphagia. However, evidence of associated functional improvements in swallowing is equivocal. We investigated similarities in pressure waveform profiles between swallowing and several tongue-palate pressure tasks to identify tasks that may be best suited for inclusion in tongue-pressure resistance training protocols for patients who are unable to safely perform real bolus swallows in treatment. Tongue-palate pressures were recorded in 20 healthy young adults. Participants performed water and nectar-thick juice swallows, effortful and noneffortful saliva swallows, and "half-maximum" tongue-palate partial-pressure tasks emphasizing either anterior or posterior tongue-palate contact at different speeds. Pressure slopes (amplitude change over time) during the pressure application (rise) and withdrawal (release) phases were analyzed. A subset of four tasks with the greatest similarity in slope characteristics to those seen in bolus swallows was identified: anterior-emphasis half-maximum tongue-palate presses, posterior-emphasis maximum isometric tongue-palate presses, posterior-emphasis half-maximum slow tongue-palate presses, and effortful saliva swallows. We propose that future research should explore the degree to which swallowing improvements are obtained from treatment protocols that emphasize these tasks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,349 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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