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Enregistrement W3002346074 · doi:10.3390/geriatrics5010004

Assessment and Management of Dysphagia in Acute Stroke: An Initial Service Review of International Practice

2020· article· en· W3002346074 sur OpenAlexaboutno aff
Carol Fairfield, David Smithard

Notice bibliographique

RevueGeriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphagiaMedicineStroke (engine)Acute strokeBest practiceClinical PracticePhysical therapyIntensive care medicineNursingSurgeryEmergency department

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The international approach to the assessment and management of dysphagia in the acute phase post stroke is little studied. A questionnaire was sent to clinicians in stroke services that explored the current practice in dysphagia screening, assessment, and management within the acute phase post stroke. The findings from four (the UK, the US, Canada, and Australia) of the 22 countries returning data are analysed. Consistent approaches to dysphagia screening and the modification of food and liquid were identified across all four countries. The timing of videofluoroscopy (VFS) assessment was significantly different, with the US utilising this assessment earlier post stroke. Compensatory and Postural techniques were employed significantly more by Canada and the US than the UK and Australia. Only food and fluid modification, tongue exercises, effortful swallow and chin down/tuck were employed by more than fifty percent of all respondents. The techniques used for assessment and management tended to be similar within, but not between, countries. Relationships were found between the use of instrumental assessment and the compensatory management techniques that were employed. The variation in practice that was found, may reflect the lack of an available robust evidence base to develop care pathways and identify the best practice. Further investigation and identification of the impact on dysphagia outcome is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0100,017
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,411 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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