Measuring elderly dysphagic patients' performance in eating – a review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This review aims to identify psychometrically robust assessment tools suitable for measuring elderly dysphagic patients' performance in eating for use in clinical practice and research. METHOD: Electronic databases, related citations and references were searched to identify assessment tools integrating the complexity of the eating process. Papers were selected according to criteria defined a priori. Data were extracted regarding characteristics of the assessment tools and the evidence of reliability, validity and responsiveness. Quality appraisal was undertaken using developed criteria concerning the study design, the statistics used for the psychometric evaluation and the reported values. RESULTS: Eight of fourteen identified assessment tools met the inclusion criteria. Three assessment tools were specific to dementia, two were specific to stroke and three targeted a range of neurological and geriatric conditions. The rigor of the assessment tools' psychometric properties varied from no evidence available to excellent evidence. Only two assessment tools were rated adequate to excellent. CONCLUSION: 'The Minimal Eating Observation Form-Version II' to be used for screening and 'The McGill Ingestive Skills Assessment' to be used for treatment planning and monitoring appeared to be psychometrically robust for clinical practice and research. However, further research on their psychometric properties is needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».