Surface Electromyography Biofeedback as an Adjuvant to Dysphagia Management: What It Is, What It Is Not, Why You Need It, and How to Get It
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Surface electromyography (sEMG) has been used by speech-language pathologists (SLPs) as a biofeedback tool to enhance the benefits of dysphagia rehabilitation since as early as 1976. Despite being noninvasive and user-friendly, sEMG biofeedback is not widely adopted by clinicians, potentially due to challenges such as insufficient knowledge about its appropriate clinical applications and the burden of acquiring this technology for a busy clinician. This article aims to support SLPs in utilizing sEMG as a simple biofeedback tool for dysphagia management by providing an overview of the physiological and technological underpinnings of sEMG as well as practical guidance on interpreting sEMG signal, optimizing signal quality, and documenting findings at the end of a session. Moreover, the article emphasizes the vital role clinicians have in promoting ongoing innovation in their field by advocating for modern solutions. It provides a framework and examples of how to request technologies in the clinic to foster an environment of continuous improvement in the service provided to patients. Conclusion: This article aims to equip clinicians with the knowledge and skills necessary to utilize sEMG technology effectively and help their patients achieve optimal outcomes in dysphagia management.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».