Critical prognostic factors for poststroke dysphagia: a meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Poststroke dysphagia (PSD) is one of the most significant problems after stroke. The prognosis of dysphagia is closely related to the outcomes of stroke. This meta-analysis aimed at identifying and evaluating critical predictors of prognosis for PSD. MATERIALS AND METHODS: Electronic databases were searched for relevant case-control and cohort studies in which the prognostic factors of PSD were reported. The methodological quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Review Manager 5.3 was used to calculate odds ratios (OR) and their 95% confidence intervals (CI) of the included factors and to perform heterogeneity and sensitivity analyses. Stata 15.1 was used to evaluate publication bias. RESULTS: Eighteen of 3132 total studies were finally included in this meta-analysis. Ten predictors of PSD were identified, including 2 protective factors and 8 risk factors. Early intervention (OR=0.75, 95% CI=0.61-0.93) and an MRS (modified Rankin scale) score of 0 before onset (OR=0.58, 95% CI=0.47-0.71) were related to a better prognosis of PSD. The risk factors ranked by pooled OR values were aspiration (OR=7.64, 95% CI=5.94-9.82), brainstem injury (OR=4.82, 95% CI=3.01-7.72), severity of stroke (OR= 3.06, 95% CI=1.69-5.53), bihemispheric injury (OR=3.0, 95% CI=1.67-5.40), older age (OR=1.75, 95% CI=1.50-2.04), malnutrition (OR=1.36, 95% CI=1.22-1.53), severe dysphagia on admission (OR=1.16, 95% CI=1.03-1.29), and reduced level of consciousness (OR=1.03, 95% CI=1.00-1.07). CONCLUSIONS: Prognostic factors for a good outcome of PSD included early intervention and an MRS score of 0 before onset. Aspiration, brainstem injury, severe stroke and bihemispheric injury are the four most significant predictors of poor prognosis in PSD. Identifying these prognostic factors should help clinicians to better detect patients at risk and provide effective interventions for PSD.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».