Age-Related Variability in Tongue Pressure Patterns for Maximum Isometric and Saliva Swallowing Tasks
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The ability to generate tongue pressure plays a major role in bolus transport in swallowing. In studies of motor control, stability or variability of movement is a feature that changes with age, disease, task complexity, and perturbation. In this study, we explored whether age and tongue strength influence the stability of the tongue pressure generation pattern during isometric and swallowing tasks in healthy volunteers. Method: Tongue pressure data, collected using the Iowa Oral Performance Instrument, were analyzed from 84 participants in sex-balanced and decade age-group strata. Tasks included maximum anterior and posterior isometric pressures and regular-effort saliva swallows. The cyclic spatiotemporal index (cSTI) was used to capture stability (vs. variability) in patterns of pressure generation. Mixed-model repeated measures analyses of covariance were performed separately for each task (anterior and posterior isometric pressures, saliva swallows) with between-participant factors of age group and sex, a within-participant factor of task repetition, and a continuous covariate of tongue strength. Results: Neither age group nor sex effects were found. There was no significant relationship between tongue strength and the cSTI on the anterior isometric tongue pressure task (r = -.11). For the posterior isometric tongue pressure task, a significant negative correlation (r = -.395) was found between tongue strength and the cSTI. The opposite pattern of a significant positive correlation (r = .29) between tongue strength and the cSTI was seen for the saliva swallow task. Conclusions: Tongue pressure generation patterns appear highly stable across repeated maximum isometric and saliva swallow tasks, despite advancing age. Greater pattern variability is seen with weaker posterior isometric pressures. Overall, saliva swallows had the lowest pressure amplitudes and highest pressure pattern variability as measured by the cSTI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,014 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».