Telemedicine‐enabled biofeedback electropalatography rehabilitation (TEBER): A pilot study for patients treated with surgery for oral cavity carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To address the rehabilitative barriers to frequency and precision of care, we conducted a pilot study of a biofeedback electropalatography (EPG) device paired with telemedicine for patients who underwent primary surgery +/- adjuvant radiation for oral cavity carcinoma. We hypothesized that lingual optimization followed by telemedicine-enabled biofeedback electropalatography rehabilitation (TEBER) would further improve speech and swallowing outcomes after "standard-of-care" SOC rehabilitation. METHOD: Pilot prospective 8-week (TEBER) program following 8 weeks of (SOC) rehabilitation. RESULTS: Twenty-seven patients were included and 11 completed the protocol. When examining the benefit of TEBER independent of standard of care, "range-of-liquids" improved by +0.36 [95% CI, 0.02-0.70, p = 0.05] and "range-of-solids" improved by +0.73 [95% CI, 0.12-1.34, p = 0.03]. There was a positive trend toward better oral cavity obliteration; residual volume decreased by -1.2 [95% CI, -2.45 to 0.053, p = 0.06], and "nutritional-mode" increased by +0.55 [95% CI, -0.15 to 1.24, p = 0.08]. CONCLUSION: This pilot suggests that TEBER bolsters oral rehabilitation after 8 weeks of SOC lingual range of motion.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».