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Enregistrement W2912239126 · doi:10.1044/2018_jslhr-s-18-0229

Modulation of Tongue Pressure According to Liquid Flow Properties in Healthy Swallowing

2019· article· en· W2912239126 sur OpenAlexaff
Catriona M. Steele, Melanie Péladeau-Pigeon, Carly A. E. Barbon, Brittany T. Guida, Melanie S. Tapson, Teresa J. Valenzano, Ashley A. Waito, Talia S. Wolkin, Ben Hanson, Jane Jun‐Xin Ong, Lisa M. Duizer

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Language and Hearing Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of GuelphToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésDysphagiaTongueSwallowingPharynxChemistryHydrostatic pressureAmplitudePressure gradientMaterials scienceFlow (mathematics)AudiologyAnatomyMedicineSurgeryMechanicsPhysicsOpticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose During swallowing, the tongue generates the primary propulsive forces that transport material through the oral cavity toward the pharynx. Previous literature suggests that higher tongue pressure amplitudes are generated for extremely thick liquids compared with thin liquids. The purpose of this study was to collect detailed information about the modulation of tongue pressure amplitude and timing across the range from thin to moderately thick liquids. Method Tongue pressure patterns were measured in 38 healthy adults (aged under 60 years) during swallowing with 4 levels of progressively thicker liquid consistency (International Dysphagia Diet Standardisation Initiative, Levels 0 = thin, 1 = slightly thick, 2 = mildly thick, and 3 = moderately thick). Stimuli with matching gravity flow (measured using the International Dysphagia Diet Standardisation Initiative Flow Test; Cichero et al., 2017 ; Hanson, 2016 ) were prepared both with/without barium (20% weight per volume concentration) and thickened with starch and xanthan gum thickeners. Results After controlling for variations in sip volume, thicker liquids were found to elicit significantly higher amplitudes of peak tongue pressure and a pattern of higher (i.e., steeper) pressure rise and decay slopes (change in pressure per unit time). Explorations across stimuli with similar flow but prepared with different thickeners and with/without barium revealed very few differences in tongue pressure, with the exception of significantly higher pressure amplitudes and rise slopes for nonbarium, starch-thickened slightly and mildly thick liquids. Conclusions There was no evidence that the addition of barium led to systematic differences in tongue pressure parameters across liquids with closely matched gravity flow. Additionally, no significant differences in tongue pressure parameters were found across thickening agents. Supplemental Material https://doi.org/10.23641/asha.7616537.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,358 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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