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Enregistrement W2422927041 · doi:10.1017/cjn.2016.60

B.01: Predictors of dysphagia screening after acute ischemic stroke: Who gets tested?

2016· article· en· W2422927041 sur OpenAlexvenueaboutno aff
RA Joundi, Rodrigo Martino, Gustavo Saposnik, J Fang, Vasily Giannakeas, MK Kapral

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphagiaMedicineStroke (engine)Odds ratioSwallowingThrombolysisPneumoniaAspiration pneumoniaComplicationInternal medicinePediatricsPhysical therapySurgeryMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dysphagia is a devastating complication of stroke and can lead to malnutrition, immobility, aspiration pneumonia, and death. Guidelines advocate screening all patients with acute stroke for swallowing impairment. However, previous research suggests only 60% are screened, and it is unclear what factors contribute to receiving dysphagia screening. Methods: We used the Ontario Stroke Registry to identify patients who were admitted to Regional Stroke Centres from 2010-2013. We used multivariable regression to identify predictors of receiving a dysphagia screen within 72 hours. Results: Among 7172 patients with acute ischemic stroke, 1705 patients (23.8%) did not undergo screening. Factors increasing the odds of being tested were: Stroke unit admission (adjusted odds ratio aOR 6.5), presenting with speech deficits (aOR 1.9) or weakness (aOR 1.5), or receiving thrombolysis (aOR 1.9). Seizure (aOR 0.49) and mild stroke (aOR 0.59 vs moderate stroke) decreased the odds of being tested. Among those with mild strokes who received a swallowing screen, 33% failed. *All p<0.0001. Conclusions: Patients with mild stroke are at risk of not being screened for dysphagia, despite a significant fail rate among those tested. This may expose untested patients to a higher risk of complications from dysphagia, and suggests a gap in process of care that should be addressed.

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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