Demographic and clinical factors associated with recovery of poststroke dysphagia: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poststroke dysphagia (PSD) recovery depends on various factors. We aimed to provide evidence concerning predictive variables for the recovery of PSD. METHODS: PubMed, Embase, Web of Science, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), Wanfang Database, VIP database of Chinese periodicals, Chinese biomedical literature service system (SinoMed), and Cochrane Library databases were systematically searched up to September 21, 2022. According to the inclusion criteria, the literature searched in the database was screened. The methodological quality of included studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Meta-analysis was performed to identify the factors prognostic for PSD. RESULTS: Twenty-eight studies were eligible, and pooled analyses were allowed for 12 potential prognostic factors. We identified older age, higher National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score, lower activities of daily living (ADL) score, lower body mass index (BMI), severe dysphagia on admission, aspiration, brainstem stroke, severe cognitive impairment, and bilateral hemispheric stroke were negative factors for the recovery of PSD, while early intervention and Modified Rankin Scale (mRS) = 0 before onset were protective factors for the recovery of PSD. There was no significant association between stroke type and prognosis of PSD. CONCLUSION: Prognostic factors of PSD summarized in this meta-analysis could be useful for developing reasonable treatment plan to better promote recovery of swallowing function after stroke.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».