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Enregistrement W2171356272 · doi:10.1186/1743-0003-9-34

Quantitative classification of pediatric swallowing through accelerometry

2012· article· en· W2171356272 sur OpenAlexafffund
Merey Celeste, Azadeh Kushki, Ervin Sejdić, Glenn Berall, Tom Chau

Notice bibliographique

RevueJournal of NeuroEngineering and Rehabilitation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensNorth York General HospitalHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoBloorview Research Institute
Mots-clésSwallowingDysphagiaMedicinePhysical medicine and rehabilitationAccelerometerPopulationPhysical therapySurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dysphagia or swallowing disorder negatively impacts a child's health and development. The gold standard of dysphagia detection is videofluoroscopy which exposes the child to ionizing radiation, and requires specialized clinical expertise and expensive institutionally-based equipment, precluding day-to-day and repeated assessment of fluctuating swallowing function. Swallowing accelerometry is the non-invasive measurement of cervical vibrations during swallowing and may provide a portable and cost-effective bedside alternative. In particular, dual-axis swallowing accelerometry has demonstrated screening potential in older persons with neurogenic dysphagia, but the technique has not been evaluated in the pediatric population. METHODS: In this study, dual-axis accelerometric signals were collected simultaneous to videofluoroscopic records from 29 pediatric participants (age 6.8 ± 4.8 years; 20 males) previously diagnosed with neurogenic dysphagia. Participants swallowed 3-5 sips of barium-coated boluses of different consistencies (normally, from thick puree to thin liquid) by spoon or bottle. Videofluoroscopic records were reviewed retrospectively by a clinical expert to extract swallow timings and ratings. The dual-axis acceleration signals corresponding to each identified swallow were pre-processed, segmented and trimmed prior to feature extraction from time, frequency, time-frequency and information theoretic domains. Feature space dimensionality was reduced via principal components. RESULTS: Using 8-fold cross-validation, 16-17 dimensions and a support vector machine classifier with an RBF kernel, an adjusted accuracy of 89.6% ± 0.9 was achieved for the discrimination between swallows with and with out airway entry. CONCLUSIONS: Our results suggest that dual-axis accelerometry has merit in the non-invasive detection of unsafe swallows in children and deserves further consideration as a pediatric medical device.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,242

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,339 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations35
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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