Tongue strength as a clinical feature of oral health in neurological patients: A Systematic Review.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Current oral health assessment has a compre-hensive view of the relationship between hard and soft tissues of the mouth as seen by orthodontics and prosthodontics in a healthy population. Despite knowing the influence this relationship has on functional outcomes such as swallowing and mastication, motor evaluation of soft tissue such as the tongue is still scarce. This lack of knowledge is even greater in individuals with a neurological condition. In this sense, the measurement of lingual strength has been addressed by some research as a key element accompanying oral rehabilitation in healthy populations. Acknowledging the importance of tongue strength in oral biomechanics, the Iowa Oral Performance Instrument (IOPI) has become a gold standard instrument. The purpose of this article was to search for scientific studies on tongue strength using the IOPI as a research tool in populations with neurological conditions, to know about its inclusion in the clinical practice and comprehensive oral health rehabilitation in this population. Material and Methods: A systematic search in five major databases was carried out based on the PRISMA Protocol. Searches were conducted in the PubMed, Medline, Lilacs, Web of Science and MedCarib databases including articles from 2007 to 2020. To generate the search in each database, three main constructs were developed: (1) "tongue strength IOPI"; (2) "Swallowing Disorders"; (3) "Neurological Diseases". Results: 152 studies were identified, 14 were included in the final review. The PEDro scale showed great heterogeneity in the level of evidence between the studies with only 5 RCTs and only two of them on lingual strength training. Conclusion: The IOPI was used mainly to measure tongue strength and only 36% as a clinical training device, which could contribute to improving oral health. The stroke was the most represented (79%).IIIISU.
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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 | 0,018 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,003 |
| 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 ».