The Toronto Bedside Swallowing Screening Test (TOR-BSST)
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=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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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».