Nurse’s bedside screening of dysphagia: an umbrella review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Dysphagia often results in serious, poor health outcomes. Nurses have an important role in assessing dysphagia. Therefore, they need reliable and effective screening tools to detect dysphagia. The purpose of this umbrella review is to locate the most valid, reliable, and usable bedside screening tools that allow nurses to identify dysphagia in institutionalized patients. METHODS: Umbrella Review as suggested by the Joanna Briggs Institute. Inclusion criteria were: systematic reviews of randomized controlled trials or cross-sectional studies. We excluded: pediatric and psychiatric patients. We searched on PubMed, CINAHL, Scopus, Cochrane Library, the Joanna Briggs Institute Database of Systematic Reviews and Implementation Reports, and the Joanna Briggs Institute Evidence-Based Practice Database. RESULTS: Six reviews were included. Four tools were reported in all the reviews: 3 oz swallowing water test, Mann Assessment of Swallowing Ability, Toronto Bedside Swallowing Screening Test, Gugging Swallowing Screen. They have shown fair to good sensitivity and specificity. The reviews analysed did not allow for a comparative analysis between instruments, which may be hindering the selection of the optimal instrument for clinical practice. CONCLUSIONS: Almost all reviews have considered stroke patients. The next steps will be to determine if there is a tool applicable in multiple settings with different patients and if this intervention is cost-effective.
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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 | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».