MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2523282797 · doi:10.1097/md.0000000000004479

Clinical application of ICF key codes to evaluate patients with dysphagia following stroke

2016· article· en· W2523282797 sur OpenAlexaboutno aff
Yi Dong, Changjie Zhang, Jie Shi, Jinggui Deng, Chunna Lan

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphagiaMedicineSwallowingPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternational Classification of Functioning, Disability and HealthStroke (engine)Mini–Mental State ExaminationRehabilitationCognitionSurgeryCognitive impairmentPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was aimed to identify and evaluate the International Classification of Functioning (ICF) key codes for dysphagia in stroke patients. Thirty patients with dysphagia after stroke were enrolled in our study. To evaluate the ICF dysphagia scale, 6 scales were used as comparisons, namely the Barthel Index (BI), Repetitive Saliva Swallowing Test (RSST), Kubota Water Swallowing Test (KWST), Frenchay Dysarthria Assessment, Mini-Mental State Examination (MMSE), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Multiple regression analysis was performed to quantitate the relationship between the ICF scale and the other 7 scales. In addition, 60 ICF scales were analyzed by the least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) method. A total of 21 ICF codes were identified, which were closely related with the other scales. These included 13 codes from Body Function, 1 from Body Structure, 3 from Activities and Participation, and 4 from Environmental Factors. A topographic network map with 30 ICF key codes was also generated to visualize their relationships. The number of ICF codes identified is in line with other well-established evaluation methods. The network topographic map generated here could be used as an instruction tool in future evaluations. We also found that attention functions and biting were critical codes of these scales, and could be used as treatment targets.

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)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,416 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicineMême sujetDysphagia Assessment and ManagementTravaux en français237 207