A Comprehensive Literature Review Of Dysphagia Screening Protocols for Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Dysphagia is a common complication in acute stroke patients, affecting up to 50% of cases. Timely identification and management of dysphagia are critical to prevent adverse outcomes such as aspiration pneumonia, malnutrition, dehydration, and prolonged hospital stays. This literature review examines the effectiveness and implementation of dysphagia screening protocols for acute stroke patients in various healthcare settings. Key components of dysphagia screening protocols, including timing, tools, and multidisciplinary involvement, are discussed. The review highlights the benefits of using standardized screening tools such as the Bedside Swallowing Assessment and the Toronto Bedside Swallowing Screening Test, which have demonstrated reliability and accuracy in detecting dysphagia. Barriers to effective screening, including lack of trained personnel, inconsistent protocol application, and resource limitations, are also explored. Evidence suggests that early dysphagia screening—ideally within 24 hours of stroke onset—significantly reduces the risk of complications and improves patient outcomes. The integration of dysphagia screening into stroke care pathways and the role of training and education for healthcare professionals are emphasized as critical for successful implementation. This review concludes with recommendations for practice, including adopting validated tools, ensuring timely screening, and fostering interprofessional collaboration to enhance the quality of care for acute stroke patients. Further research is recommended to address gaps in knowledge, particularly concerning the long-term impact of dysphagia screening on patient recovery and healthcare costs.
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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 | 0,009 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».