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Enregistrement W3091752737 · doi:10.2196/22080

Implementation of a Home-Based mHealth App Intervention Program With Human Mediation for Swallowing Tongue Pressure Strengthening Exercises in Older Adults: Longitudinal Observational Study

2020· article· en· W3091752737 sur OpenAlexvenueno aff
HyangHee Kim, Nam-Bin Cho, Jinwon Kim, Kyung Min Kim, Minji Kang, Younggeun Choi, Minjae Kim, Heecheon You, Seok In Nam, Soyeon Shin

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésSwallowingMedicinemHealthTonguePhysical therapyIntervention (counseling)Physical medicine and rehabilitationDentistryNursingPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tongue pressure is an effective index of swallowing function, and it decreases with aging and disease progression. Previous research has shown beneficial effects of swallowing exercises combined with myofunctional tongue-strengthening therapy on tongue function. Tongue exercises delivered through mobile health (mHealth) technologies have the potential to advance health care in the digital age to be more efficient for people with limited resources, especially older adults. OBJECTIVE: The purpose of this study is to explore the immediate and long-term maintenance effects of an 8-week home-based mHealth app intervention with biweekly (ie, every 2 weeks) human mediation aimed at improving the swallowing tongue pressure in older adults. METHODS: We developed an mHealth app intervention that was used for 8 weeks (3 times/day, 5 days/week, for a total of 120 sessions) by 11 community-dwelling older adults (10 women; mean age 75.7 years) who complained of swallowing difficulties. The app included a swallowing monitoring and intervention protocol with 3 therapy maneuvers: effortful prolonged swallowing, effortful pitch glide, and effortful tongue rotation. The 8-week intervention was mediated by biweekly face-to-face meetings to monitor each participant's progress and ability to implement the training sessions according to the given protocol. Preintervention and postintervention isometric and swallowing tongue pressures were measured using the Iowa Oral Performance Instrument. We also investigated the maintenance effects of the intervention on swallowing tongue pressure at 12 weeks postintervention. RESULTS: Of the 11 participants, 8 adhered to the home-based 8-week app therapy program with the optimal intervention dosage. At the main trial end point (ie, 8 weeks) of the intervention program, the participants demonstrated a significant increase in swallowing tongue pressure (median 17.5 kPa before the intervention and 26.5 kPa after the intervention; P=.046). However, long-term maintenance effects of the training program on swallowing tongue pressure at 12 weeks postintervention were not observed. CONCLUSIONS: Swallowing tongue pressure is known to be closely related to dysphagia symptoms. This is the first study to demonstrate the effectiveness of the combined methods of effortful prolonged swallowing, effortful pitch glide, and effortful tongue rotation using mobile app training accompanied by biweekly human mediation in improving swallowing tongue pressure in older adults. The mHealth app is a promising platform that can be used to deliver effective and convenient therapeutic service to vulnerable older adults. To investigate the therapeutic efficacy with a larger sample size and observe the long-term effects of the intervention program, further studies are warranted. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-10.2196/19585.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,366 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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