Effects of Tongue Strength Training on Mealtime Function in Long-Term Care
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The primary aim of this study was to determine the feasibility and effectiveness of an 8-week tongue-strengthening intervention protocol for seniors with mild to moderately severe cognitive impairment in the long-term care setting. Outcome measures of interest included tongue strength, mealtime duration, and food intake. METHOD: In this pre-post group study of treatment outcomes, data were collected from 7 adults (aged 84-99 years). Participants were observed across a series of mealtimes to determine mealtime duration and intake before and after 16 treatment sessions. During therapy, participants performed isometric strength exercises and tongue pressure accuracy tasks using the Iowa Oral Performance Instrument (model number 2.1, IOPI Medical). Differences in tongue strength as a function of treatment were explored between the first 3 and final 3 sessions using univariate repeated-measures analysis of variance. Single-subject methods were used to explore baseline and posttreatment data for measures of mealtime function. RESULTS: Anterior and posterior tongue strength increased significantly with therapy. There were no changes in mealtime function. CONCLUSIONS: This study shows proof of concept that some older adults with cognitive impairment are able to participate in a tongue-strengthening intervention and achieve improvements in tongue strength. Failure to find evidence of associated changes of mealtime function suggests that mealtime measures may not be directly sensitive to changes in tongue strength.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».