Investigating Swallowing and Tracheostomy Following Critical Illness: A Scoping Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Tracheostomy and dysphagia often coexist during critical illness; however, given the patient's medical complexity, understanding the evidence to optimize swallowing assessment and intervention is challenging. The objective of this scoping review is to describe and explore the literature surrounding swallowing and tracheostomy in the acute care setting. DATA SOURCES: Eight electronic databases were searched from inception to May 2017 inclusive, using a search strategy designed by an information scientist. We conducted manual searching of 10 journals, nine gray literature repositories, and forward and backward citation chasing. STUDY SELECTION: Two blinded reviewers determined eligibility according to inclusion criteria: English-language studies reporting on swallowing or dysphagia in adults (≥ 17 yr old) who had undergone tracheostomy placement while in acute care. Patients with head and/or neck cancer diagnoses were excluded. DATA EXTRACTION: We extracted data using a form designed a priori and conducted descriptive analyses. DATA SYNTHESIS: We identified 6,396 citations, of which 725 articles were reviewed and 85 (N) met inclusion criteria. We stratified studies according to content domains with some featuring in multiple categories: dysphagia frequency (n = 38), swallowing physiology (n = 27), risk factors (n = 31), interventions (n = 21), and assessment comparisons (n = 12) and by patient etiology. Sample sizes (with tracheostomy) ranged from 10 to 3,320, and dysphagia frequency ranged from 11% to 93% in studies with consecutive sampling. Study design, sampling method, assessment methods, and interpretation approach varied significantly across studies. CONCLUSIONS: The evidence base surrounding this subject is diverse, complicated by heterogeneous patient selection methods, design, and reporting. We suggest ways the evidence base may be developed.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle