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Enregistrement W4392108286 · doi:10.3389/fresc.2024.1337971

The effect of liquid consistency on penetration-aspiration: a Bayesian analysis of two large datasets

2024· article· en· W4392108286 sur OpenAlexaff
James C. Borders, Catriona M. Steele

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute on Aging
Mots-clésDysphagiaSwallowingMedicineBolus (digestion)Bayesian probabilitySurgeryStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Thickened liquids are commonly recommended to reduce the risk of penetration-aspiration. However, questions persist regarding the impact of bolus consistency on swallowing safety. The common practice of summarizing Penetration-Aspiration Scale (PAS) scores based on worst scores is a bias in prior analyses. The aim of this study was to examine the impact of liquid consistency on PAS scores using a Bayesian multilevel ordinal regression model approach, considering all scores across repeated bolus trials. A second aim was to determine whether PAS scores differed across thickener type within consistency. Methods: We analyzed two prior datasets (D1; D2). D1 involved 678 adults with suspected dysphagia (289 female; mean age 69 years, range 20-100). D2 involved 177 adults (94 female; mean age 54 years, range 21-85), of whom 106 were nominally healthy and 71 had suspected dysphagia. All participants underwent videofluoroscopy involving ≥3 boluses of 20% w/v thin liquid barium and of xanthan-gum thickened barium in mildly, moderately and extremely thick consistencies. D2 participants also swallowed trials of slightly thick liquid barium, and starch-thickened stimuli for each thickened consistency. Duplicate blinded rating yielded PAS scores per bolus, with discrepancies resolved by consensus. PAS ratings for a total of 8,185 and 3,407 boluses were available from D1 and D2, respectively. Bayesian models examined PAS patterns across consistencies. We defined meaningful differences as non-overlapping 95% credible intervals (CIs). Results: Across D1 and D2, penetration occurred on 10.87% of trials compared to sensate (0.68%) and silent aspiration (1.54%), with higher rates of penetration (13.47%) and aspiration (3.07%) on thin liquids. For D1, the probability of a PAS score > 2 was higher for thin liquids with weighted PAS scores of 1.57 (CI: 1.48, 1.66) versus mildly (1.26; CI: 1.2, 1.33), moderately (1.1; CI: 1.07, 1.13), and extremely thick liquids (1.04; CI: 1.02, 1.08). D2 results were similar. Weighted PAS scores did not meaningfully differ between thin and slightly thick liquids, or between starch and xanthan gum thickened liquids. Discussion: These results confirm that the probability of penetration-aspiration is greatest on thin liquids compared to thick liquids, with significant reductions in PAS severity emerging with mildly thick liquids.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,405 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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