Experimental and Computational Investigation of the IDDSI Flow Test of Liquids Used in Dysphagia Management
Notice bibliographique
Résumé
The International Dysphagia Diet Standardisation Initiative (IDDSI) flow test, using a standard 10-mL syringe, is being adopted in many countries for clinical measurement of the consistency of drinks. The working hypothesis is that thickening drinks to retard flow can be advantageous for individuals who struggle to cope with thin drinks. This study assesses how the IDDSI test relates to rheology and clinical knowledge of physiological flows during swallowing. With no pre-existing analytical solution for internal flow through the syringe, a computational model was designed, incorporating rheometry data from a variety of Newtonian and non-Newtonian liquids. The computational model was validated experimentally across the range of liquids but the technique showed limitations in simulating dripping and cohesiveness. Gum-based liquids which were strongly shear-thinning (0.12 < n < 0.25) showed plug-flow characteristics with 90% of the shear occurring in only 22% of the radial dimension. Shear rates were maximal at the nozzle outlet (> 60 times higher than the barrel) and reached 7400/s for the thinnest gum-based liquid. Shear rheology data alone was unable to describe the flow of these drinks. The flow conditions in the test varied according to the type and consistency of liquid, relating to the desired clinical effect.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».