The influence of tongue strength on oral viscosity discrimination acuity
Notice bibliographique
Résumé
The ability to generate tongue pressures is widely considered to be critical for liquid bolus propulsion in swallowing. It has been proposed that the application of tongue pressure may also serve the function of collecting sensory information regarding bolus viscosity (resistance to flow). In this study, we explored the impact of age-related reductions in tongue strength on oral viscosity discrimination acuity. The experiment employed a triangle test discrimination protocol with an array of xanthan-gum thickened liquids in the mildly to moderately thick consistency range. A sample of 346 healthy volunteers was recruited, with age ranging from 12 to 86 (164 men, 182 women). On average, participants were able to detect a 0.29-fold increase in xanthan-gum concentration, corresponding to a 0.5-fold increase in viscosity at 50/s. Despite having significantly reduced tongue strength on maximum isometric tongue-palate pressure tasks, and regardless of sex, older participants in this study showed no reductions in viscosity discrimination acuity. PRACTICAL APPLICATIONS: In this article, the relationship between tongue strength and the ability to discriminate small differences in liquid viscosity during oral processing is explored. Given that tongue strength declines with age in healthy adults and is also reduced in individuals with dysphagia, it is interesting to determine whether reduced tongue strength might contribute to difficulties in evaluating liquid viscosity during the oral stage of swallowing. Using an array of mildly to moderately thick xanthan-gum thickened liquids, this experiment failed to find any evidence that reductions in tongue strength influence oral viscosity discrimination acuity.
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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 | 0,005 |
| 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 ».