The Influence of Food Texture and Liquid Consistency Modification on Swallowing Physiology and Function: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Texture modification has become one of the most common forms of intervention for dysphagia, and is widely considered important for promoting safe and efficient swallowing. However, to date, there is no single convention with respect to the terminology used to describe levels of liquid thickening or food texture modification for clinical use. As a first step toward building a common taxonomy, a systematic review was undertaken to identify empirical evidence describing the impact of liquid consistency and food texture on swallowing behavior. A multi-engine search yielded 10,147 non-duplicate articles, which were screened for relevance. A team of ten international researchers collaborated to conduct full-text reviews for 488 of these articles, which met the study inclusion criteria. Of these, 36 articles were found to contain specific information comparing oral processing or swallowing behaviors for at least two liquid consistencies or food textures. Qualitative synthesis revealed two key trends with respect to the impact of thickening liquids on swallowing: thicker liquids reduce the risk of penetration-aspiration, but also increase the risk of post-swallow residue in the pharynx. The literature was insufficient to support the delineation of specific viscosity boundaries or other quantifiable material properties related to these clinical outcomes. With respect to food texture, the literature pointed to properties of hardness, cohesiveness, and slipperiness as being relevant both for physiological behaviors and bolus flow patterns. The literature suggests a need to classify food and fluid behavior in the context of the physiological processes involved in oral transport and flow initiation.
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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 | 0,010 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».