Modulation of Tongue Pressure According to Liquid Flow Properties in Healthy Swallowing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».