The Toronto Bedside Swallowing Screening Test (TOR-BSST)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Dysphagia occurs in 55% of all acute stroke patients. Early identification of dysphagia from screening can lead to earlier treatments and thereby reduce complications. We designed and validated a new bedside dysphagia screening tool-the Toronto Bedside Swallowing Screening Test (TOR-BSST) for stroke survivors in acute and rehabilitative settings. METHODS: The TOR-BSST initially contained 5 items with proven high predictive ability for dysphagia. Trained screeners administer and score the TOR-BSST in less than 10 minutes. Trained nurses from 2 acute and 2 rehabilitation facilities administered the TOR-BSST to consecutively admitted stroke inpatients. A positive screen identified patients at risk for dysphagia. Blinded repeat screenings were conducted within 24 hours. Test-retest reliability was established with the first 50 administrations at an ICC=0.92 (CI, 0.85 to 0.96). Items were eliminated if they contributed <or=5% to the total score and were judged clinically impractical. 20% of all enrolled patients were randomly allocated to gold standard videofluoroscopic assessment of swallowing and findings rated independently by 4 blinded experts. Adequate validity was set at sensitivity >or=90% and negative predictive value >or=90%. RESULTS: 311 stroke inpatients were enrolled; 103 acute and 208 rehabilitation. Screening was positive in 59.2% acute and 38.5% rehabilitation patients. The pharyngeal sensation item did not meet inclusion criteria and was eliminated. The TOR-BSST demonstrated excellent validity with sensitivity at 91.3% (CI, 71.9 to 98.7), and negative predictive values at 93.3% in acute and 89.5% in rehabilitation settings. CONCLUSIONS: The TOR-BSST is a simple accurate tool to identify stroke patients with dysphagia regardless of severity and setting.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 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 découle