Strategies of Screening and Treating Post-extubation Dysphagia: An Overview of the Situation in Greek-Cypriot ICUs
Notice bibliographique
Résumé
Post-extubation dysphagia (PED) can lead to serious health problems in critical ill patients, yet routine bedside screening may be lacking in many Intensive Care Units (ICUs), possibly due to limited awareness for this condition. This study aimed to establish baseline data on the current approaches, the status of perceived best practices to PED screening and treatment, as well as to assess awareness of PED. A nationwide cross-sectional, online survey was conducted of all adult ICUs in the Republic of Cyprus in June 2018. More than 85% of ICUs reported that there was no standard protocol indicating which patients should be screened for PED. Cough reflex testing and water swallow test were the most reported assessment methods used to confirm the presence of PED. Muscle strengthening exercises without swallowing and swallowing exercises were mostly used to treat dysphagia. Overall, 28.6% of the ICUs agreed that PED was common in their unit. We identified gaps in Greek Cypriot ICUs awareness and knowledge regarding PED screening and treatment. Comprehensive unit-based dysphagia education programs must be urgently im-plemented and interdisciplinary and collaborative work between nurses, intensivists and speech and language therapists is needed to address the situation and improve the quality of care pro-vided.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».