Comparison of Lingual Pressure Generation Capacity in Parkinson Disease, Amyotrophic Lateral Sclerosis, and Healthy Aging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The tongue plays a key role in bolus propulsion during swallowing, with reduced lingual pressure generation representing a risk factor for impaired swallowing safety and efficiency. We compared lingual pressure generation capacity in people with Parkinson disease (PwPD), people with amyotrophic lateral sclerosis (PwALS), and healthy older adults. We hypothesized that both patient cohorts would demonstrate reduced maximum anterior isometric pressure (MAIP) and regular effort saliva swallow (RESS) pressures compared with healthy controls, with the greatest reductions expected in the ALS cohort. METHOD: We enrolled 20 PwPD, 18 PwALS, and 20 healthy adults over 60 years of age. The Iowa Oral Performance Instrument was used to measure MAIP, RESS, and lingual functional reserve (LFR, i.e., MAIP - RESS). Descriptive statistics were calculated; between-groups differences were explored using univariate analyses of variance and post hoc Sidak tests with alpha set at .05. RESULTS: Mean MAIPs for the PD, ALS, and heathy cohorts were 54.7, 33.5, and 47.4 kPa, respectively. Significantly lower MAIP was found in PwALS compared with PwPD and healthy controls. RESS values did not differ significantly across groups. LFR was significantly higher in PwPD versus PwALS and healthy controls. CONCLUSIONS: Lingual pressure generation capacity and functional reserve were reduced in PwALS, but not in PwPD, beyond changes seen with healthy aging. Both patient cohorts displayed preserved lingual pressure during saliva swallows. Future studies exploring longitudinal changes in tongue pressure generation on isometric and saliva swallowing tasks will be needed to confirm whether tongue pressure measures serve as noninvasive clinical biomarkers of swallowing impairment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».