Swallowing performance of elderly people and sociodemographic, cognitive and language factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To analyze the correlation between swallowing, language and cognition performance and describe the sociodemographic data of elderly people without previous neurological disorders. METHODS: Analytical cross-sectional study, with non-probabilistic sample for convenience and data collection by telecall. The aspiration screening test (Yale Swallow Protocol) was used to identify and exclude elderly people at risk of aspiration. Then, sociodemographic data were collected, and instruments were applied: activity of daily living (IADLs), risk of dysphagia (EAT-10), cognitive screening (Mini Mental State Examination - MMSE) and language (Montreal-Toulouse Language Battery - MTL-Brazil). RESULTS: The sample consisted of 32 elderly people from the Federal District, with a mean age of 69.00±7.73 years and schooling of 10.00±5.60 years. The scores on the EAT-10, MMSE and MTL Battery instruments were altered in four, 22 and 26 elderly, respectively, indicating, in this case, risk of dysphagia, suggestion of cognitive alteration and language alteration. Regarding food, of the total sample, 13 seniors (40%) complained of needing modified food, as well as 10 of these also obtained MMSE scores suggestive of cognitive alteration. When comparing the groups with and without complaints and/or risk of dysphagia, there was no statistically significant difference in relation to sociodemographic, cognitive and language variables. Binary logistic regression models also showed no statistically significant results. CONCLUSION: The present study, when correlating the swallowing, language and cognition findings, did not obtain statistically significant results. It was observed that the elderly with swallowing complaints also showed results suggestive of cognitive and language changes in the tests performed, but there was no statistically significant difference in relation to the elderly without complaints or swallowing changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».