Tongue Pressure Resistance Training for Post-Stroke Dysphagia: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Swallowing outcomes regarding lingual resistance training have been mixed due to variability in methods, leading to ambiguity concerning the utility of this intervention. The purpose of this study was to explore the effect of a lingual resistance training protocol on the swallowing function of an individual presenting with dysphagia and reduced tongue pressure following a supratentorial ischemic stroke. METHODS: A study involving a lingual resistance training protocol with videofluoroscopy to measure outcomes comparing different parameters to ASPEKT normative reference values at three timepoints: baseline (videofluoroscopic swallowing study [VFSS] A), following a 4-week lead-in period to control for spontaneous recovery (VFSS B), and at the 8-week endpoint of treatment (VFSS C). The study was interrupted due to the COVID-19 pandemic after 1 participant enrollment and is presented as a single case study. RESULTS: Isometric tongue pressures: Following the 4-week lead-in, a decline in maximum isometric anterior tongue pressure (MAIP) and regular effort saliva swallow pressures (RESS) was noted; however, there was no change in maximum posterior isometric tongue pressures (MPIP). Isometric tongue pressures improved post-treatment, with increases in MAIP, MPIP, and to a lesser degree RESS. Swallowing function: Impairments in swallowing safety continued between the baseline VFSS A (Penetration-Aspiration Scale score [PAS] = 8) and lead-in VFSS B (PAS = 5). Swallowing safety improved following the intervention, with PAS scores = 1 at the endpoint VFSS C. Pixel-based measures of swallowing efficiency revealed a reduced frequency of post-swallow total pharyngeal residue following the treatment. Improvements were found in two other swallowing parameters, laryngeal vestibule closure integrity and pharyngeal area at maximum pharyngeal constriction, at the endpoint VFSS. CONCLUSION: These pilot data suggest improvements in some swallowing parameters as an outcome of intervention.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».