Speech-Language Pathology Management for Adults with COVID-19 in the Acute Hospital Setting: What Do We Know?
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to collate and summarize the content covered in published literature describing speech-language pathology management of adult patients with COVID-19 in the acute hospital setting as of February 2022. This review serves as an updated review of the initial recommendations to guide speech-language pathology management for adults with COVID-19 in the acute hospital setting previously provided by Namasivayam-MacDonald and Riquelme in July of 2020. This scoping review followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Scoping Review Extension protocol. We searched for relevant peer-reviewed articles in the following electronic databases: MEDLINE, EMBASE, and CINAHL. The article review process was conducted using Covidence. Our searches yielded a combined total of 3019 unique citations, of which 54 were accepted for full-text review. Thirty-seven of the 54 studies were review articles, recommendations, or opinion pieces. This translates to mostly low levels of evidence (i.e., Levels VI and VII) and a grade of ‘D’ when applying the American Society of Plastic Surgeons grade recommendation scale for evidence-based clinical practice guidelines, meaning there is little or no systematic empirical evidence available. The remaining 17 provided empirical data, which translates to higher levels of evidence and a grade of ‘B’. The empirical data shared in this scoping review provide support for the ongoing role of the SLP in the acute care setting and the impact COVID-19 and its variants have on the underlying systems for communication and swallowing. This document serves as further proof of the need for ongoing research into the clinical presentations of patients with speech-language, cognitive and/or swallowing deficits resulting from COVID-19, as well as into systems of care that will provide the best outcomes in their rehabilitation.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».