Dysphagia screening tools for acute stroke patients available for nurses: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aim: There is a high incidence of dysphagia after stroke that, depending on the assessment, methodology and time elapsed, can range from 8.1% to 80%. Early and systemic dysphagia screening is associated with a decreased risk of aspiration pneumonia and prevents inadequate hydration/nutrition. The purpose of this systematic review was to identify dysphagia screening tools for acute stroke patients available for nurses validated against reference test. The research question was: which dysphagia screening tools for acute stroke patients available for nurses? Methods & Materials: Three electronic databases were searched from January 2007 to November 2017: on PubMed, Scielo and CINAHL Plus. Two independent reviewers screened all titles and abstracts, assessed methodological quality and extracted data. The methodological quality analysis and evaluation was guided according to four domains: patient selection, index test, reference standard and flow and timing. Divergences between reviewers in data extraction were consensualized through discussion. Results: From the 377 articles retrieved, only three articles met criteria for review: Barnes-Jewish Hospital-Stroke Dysphagia Screen; the Gugging Swallowing Screen and, The Toronto Bedside Swallowing Screening Test. None of the screening tools complies with all psychometric properties, which means that a still significant proportion of patients will be kept nil by mouth without being necessary or that some patients will “fall through the cracks” interrupting the diagnostic process. The tools identified are different from each other, making their comparison impracticable. Conclusion: Due to psychometric proprieties and dietary recommendations adjusted to dysphagia severity, of all available tools, GUSS is a suitable screening tool for nurses in clinical practice.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».