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Enregistrement W4281706047 · doi:10.1044/2022_persp-21-00298

Proposing a Multisystem Swallowing Framework: A Network Medicine Approach in the Era of COVID-19

2022· article· en· W4281706047 sur OpenAlexaff
Veronica H. Letawsky, Ann-Marie Schreiber, Camilla Dawson, G. Lee Fullerton, Robyn C. Jones, Karyn Newton, Niki Oveisi, Tahira Tejpar, Stacey A. Skoretz

Notice bibliographique

RevuePerspectives of the ASHA Special Interest Groups · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of AlbertaProvidence Health CareUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphagiaMultidisciplinary approachPandemicMedicineIntensive care medicinePsychological interventionDisease managementSwallowingDiseaseMEDLINECoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingInfectious disease (medical specialty)PathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Swallowing impairments (dysphagia) following severe COVID-19 are complex, as is recovery from the disease itself. Like other critical illnesses, dysphagia management requires multidisciplinary involvement owing to the interaction between numerous physiological systems. Our objectives are to (a) propose a literature-based network medicine framework highlighting multisystem considerations for dysphagia management following critical illness including COVID-19 and (b) discuss clinician innovation and the evolution of dysphagia practice during a global pandemic. Method: A literature search identified current and relevant studies in areas pertinent to speech-language pathologists caring for patients with COVID-19. Our tutorial presents a network medicine framework of critical illness dysphagia and its “phenotypic” presentation with application to COVID-19. We also consider the individual and collective burden of the illness and global pandemic. Results: Iatrogenic and complex pathophysiologies likely contribute to dysphagia during critical illness. Upper aerodigestive tract functions, specifically swallowing, rely upon multiple systems for safe execution. Critical illness comorbidities, particularly respiratory challenges and supportive ventilation, are features of COVID-19 often exacerbating dysphagia risk. Throughout the pandemic, increased demands on and reallocation of resources have led to clinical adaptations across settings and placed significant burden on those who deliver care. Conclusions: Care provision for patients with COVID-19 relies on dynamic knowledge about disease mechanisms and effective interventions. Dysphagia management should employ a multidisciplinary and multisystem approach. Together, clinicians and health care systems should endeavor to proactively establish robust infrastructure and appropriate funding streams to optimize outcomes when considering the cumulative impacts of COVID-19.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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