A Tutorial on Saliva's Role in Swallowing With a Focus on Sjögren's Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Saliva is integral to swallowing and necessary for oral health. Understanding saliva's origin and properties is important for swallowing assessment and management. Diseases such as Sjögren's syndrome (SS) can affect saliva negatively, often contributing to dysphagia. Our objectives are to (a) highlight saliva's fundamental role in swallowing, (b) provide a bibliometric overview of literature pertaining to SS pathophysiology and effects on saliva, (c) explore implications of salivary changes on swallowing and quality of life in SS and other populations, and (d) provide suggestions for systematic saliva assessment in practice. Method This tutorial reviews saliva production, composition, and involvement in swallowing within health and disease. Using rapid review methodology, we outline the effect of SS on saliva and describe SS etiology, diagnosis, and treatment. We discuss formal saliva assessments and a multidisciplinary approach. Results Saliva plays a vital role in swallowing, particularly lubrication, bolus formation, and oral health. SS affects the salivary glands altering salivary flow rate and composition. We identified 55 studies ( N ) measuring salivary changes, grouping them according to four strata demarcated by SS classification criteria updates. For some, xerostomia, dysphagia, and reduced life quality result. Formal saliva assessments include the Clinical Oral Dryness Score, Xerostomia Inventory, and Secretion Rating Scale. Multidisciplinary care is optimal for patients with salivary changes. Conclusion Understanding salivary changes in disease may enhance understanding of swallowing and inform dysphagia practice. Expanding swallowing assessments with formal saliva evaluations, and patient perspectives thereof, may aid in developing bespoke treatments, ultimately improving outcomes and quality of life. Supplemental Material https://doi.org/10.23641/asha.12456449
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».