Development of International Terminology and Definitions for Texture-Modified Foods and Thickened Fluids Used in Dysphagia Management: The IDDSI Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Dysphagia is estimated to affect ~8% of the world's population (~590 million people). Texture-modified foods and thickened drinks are commonly used to reduce the risks of choking and aspiration. The International Dysphagia Diet Standardisation Initiative (IDDSI) was founded with the goal of developing globally standardized terminology and definitions for texture-modified foods and liquids applicable to individuals with dysphagia of all ages, in all care settings, and all cultures. A multi-professional volunteer committee developed a dysphagia diet framework through systematic review and stakeholder consultation. First, a survey of existing national terminologies and current practice was conducted, receiving 2050 responses from 33 countries. Respondents included individuals with dysphagia; their caregivers; organizations supporting individuals with dysphagia; healthcare professionals; food service providers; researchers; and industry. The results revealed common use of 3-4 levels of food texture (54 different names) and ≥3 levels of liquid thickness (27 different names). Substantial support was expressed for international standardization. Next, a systematic review regarding the impact of food texture and liquid consistency on swallowing was completed. A meeting was then convened to review data from previous phases, and develop a draft framework. A further international stakeholder survey sought feedback to guide framework refinement; 3190 responses were received from 57 countries. The IDDSI Framework (released in November, 2015) involves a continuum of 8 levels (0-7) identified by numbers, text labels, color codes, definitions, and measurement methods. The IDDSI Framework is recommended for implementation throughout the world.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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