Effect of Oral Screen Training After Stroke—A Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effects of oral screen training in patients with dysphagia post-stroke. BACKGROUND: Oral screen training has been identified as an effective method for improving orofacial and oropharyngeal motor functions. However, the evidence supporting a positive transfer effect on swallowing capacity post-primary stroke rehabilitation is still unclear. The aim of this randomised controlled trial was to investigate the effect of a 12-week oral screen training programme using a prefabricated oral screen, with swallowing capacity as the primary outcome. MATERIALS AND METHODS: In a randomised trial, stroke survivors with residual dysphagia post-rehabilitation were randomised into intervention group (n = 12) and control group (n = 12). The intervention group underwent 12 weeks of oral screen training. The main outcome was swallowing capacity, with lip force as a training indicator. Secondary outcomes were assessed by the Eating Assessment Tool, Masticatory performance, Nordic Orofacial Test-Screening, Life Satisfaction Questionnaire and the Edmonton Symptom Assessment System. RESULTS: At the 3-month follow-up, the group that trained with an oral screen showed a significantly greater increase in lip force than the control group (mean lip force increase 10.2 N vs. 3.1 N; p = 0.02). There was no significant improvement in swallowing capacity (mean increase 0.7 mL/min vs. 0.8 mL/min; p = 0.43), or in any of the secondary variables in the intervention group relative to the control group. CONCLUSION: The findings from this study showed that oral screen training initiated after completion of regular rehabilitation post-stroke can increase lip force. However, there was no indication of any transfer effect on swallowing capacity. TRIAL REGISTRATION: Clinicaltrial.gov identifier: NCT03167892.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».