Effects of various oral exercises on swallowing function in the elderly: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Oral exercises as a rehabilitation strategy can be performed by the elderly at any time and place without any complications or financial burden. Therefore, an oral exercise that is easy to perform and follow in daily life, can effectively improve the oral health of the elderly. This systematic review was conducted to investigate the effect of oral exercises on swallowing function in the elderly. A comprehensive systematic search was conducted on international electronic databases such as Scopus, PubMed, Web of Science, as well as on Iranian electronic databases such as Iranmedex, and Scientific Information Database from the earliest to April 1, 2023. The Joanna Briggs Institute (JBI) critical appraisal checklist was used to assess the quality of randomized control trials and quasi-experimental studies. A total of 728 elderly people participated in fourteen studies. Based on the results of the present systematic review, ten interventions including “lingual resistance exercise with Iowa oral performance instrument”, “exercise for swallowing”, “oral exercise”, “expiratory muscle strength training”, “swallow resistance exercise”, “swallowing exercises”, “oral neuromuscular training”, “simple oral exercise (SOE)”, “tongue strengthening exercise”, “SOE and chewing gum exercise with SOE” improved swallowing function in the elderly. However, the other four interventions including “swallowing exercises”, “resistance training”, “effortful swallowing exercise”, and “oral exercises” did not affect improving swallowing function in the elderly. Health managers and policymakers can improve the swallowing performance of the elderly by implementing training protocols related to oral exercise in addition to routine interventions.
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 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 | 0,045 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».