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Enregistrement W2120425155 · doi:10.1002/ddrr.21

Interventions and outcomes for children with dysphagia

2008· review· en· W2120425155 sur OpenAlexaff
Erika G. Gisel

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Disabilities Research Reviews · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionCerebral palsyDysphagiaPsychologyRehabilitationAutismMedicineDevelopmental psychologyIntervention (counseling)PediatricsClinical psychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feeding problems are common even in typically developing infants and children. However, they are more frequent and persistent in children with developmental disabilities. This article will provide an overview of current literature and a rationale underlying the interventions used for children with cerebral palsy (CP) who have eating impairments (dysphagia). The review is not intended to be exhaustive, but papers were selected that highlight some of the issues and challenges of the field. Normal oral-motor development is briefly discussed to show how it may inform clinical practice in the understanding of feeding problems. Description of the risk factors and the nature and extent of eating impairments will show how interventions need to be specific to the severity of eating impairments. Examination of sensorimotor therapies, using oral stimulation exercises or an intra-oral appliance, will highlight the range of their effectiveness, as well as their limitations. Similarly, an examination of tube feeding, used for nutritional rehabilitation of the most severely affected children, will address the benefits, controversies as well as moral issues encountered by caregivers and professionals. Multi-center studies will be needed to obtain more homogeneous samples, large enough to address questions of early interventions and their subsequent effect on later development.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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