Abstract TP392: Cracking the Code, a Multidisciplinary Approach to Safe, Effective, and Evidence Based Bedside Dysphagia Screening of Stroke Patients With Three Textures
Notice bibliographique
Résumé
Background: Within the first three days of a stroke, 42-57% patients present with dysphagia characterized by difficulty swallowing, aspiration, and silent aspiration. Early dysphagia screening is commonly completed using a variety of screening tools, to prevent dysphagia related adverse health consequences and decrease NPO time. Hypothesis: The current study proposes that implementing a specific and effective dysphagia screening tool will result in early identification of dysphagia, reduced duration of NPO status, and prevent dysphagia related health consequences. Methods: A multidisciplinary team compared literature against our current screening process with water and applesauce in non-specific amounts. A new standard of care for dysphagia screening with a distinct algorithm for decision-making was developed. The algorithm established screening with three general oral intake consistencies including three ounces of water, three teaspoons applesauce and half piece of a graham-cracker. Instructions guiding the practicing nurse were created in the EMR and initiated in Q1 of 2015. Simultaneously, 100% practitioner training was completed by speech pathologists and clinicians. A quality report to monitor compliance with new standard of care and outcomes was recently developed. Results: Literature investigation on dysphagia screening in stroke patients yielded the importance of the establishment of a swallow screening tool in patients who exhibit stroke and stroke-like symptoms and in patients reporting or suspected to have dysphagia in general. One of the most common practices is the water swallow screen, which screens patients for safe tolerance of thin liquids. However, in implementation, eludes to patients ability to safely tolerate regular diet consistencies. Based on the significant differences in swallow biomechanics for liquid vs. solid consistencies, we determined the importance of screening the patients swallowing ability beyond passing a screen with thin liquids. Conclusions: The new revised, three texture dysphagia screen improves the ability to identify dysphagia earlier and reduce the duration of NPO status. A validation data collection to support these hypotheses is underway.
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».