The Benefit of Dysphagia Screening in Adult Patients With Stroke: A Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Early identification of dysphagia aims to mitigate the risk of health consequences in adults poststroke; however, the evidence from experimental trials alone is inconclusive. This meta-analysis assessed dysphagia screening benefit from both trial and observational data. Methods and Results Seven electronic databases were searched to December 2019. Unique abstracts and full articles were screened for eligibility by 2 independent blinded raters using a priori criteria and discrepancies resolved by consensus. Included studies were summarized descriptively and assessed for methodological quality using Cochrane Risk of Bias Tool. Across studies, pooled estimates of health benefit were derived for homogeneous data using Review Manger 5.3. From the yield of 8860 citations, 30 unique articles were selected: 24 observational and 6 randomized trials. Across studies, comparisons varied: no screening versus screening, late versus earlier screening, informal versus formal screening, pre- versus postscreening, and pre- versus poststroke guidelines that included screening. Pooled estimates across comparisons favored experimental groups for pneumonia odds ratio (OR), 0.57 (95% CI, 0.45-0.72), mortality OR, 0.52 (95% CI, 0.35-0.77), dependency OR, 0.54 (95% CI, 0.35-0.85), and length of stay standardized mean difference, -0.62 (95% CI, -1.05 to -0.20). Conclusions Combining evidence from experimental and observational studies derived a significant protective health benefit of dysphagia screening following adult acute stroke for pneumonia, mortality, dependency, and length of stay.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,057 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».