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Enregistrement W4407633168 · doi:10.1016/j.ijnss.2025.02.002

Predictors of recovery from dysphagia after stroke: A systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4407633168 sur OpenAlexaboutno aff
Xing Jin, Shaomei Shang, Henry H. Y. Tong, Ming Liu, Dan Li, Ying Xiao

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nursing Sciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisDysphagiaStroke (engine)Systematic reviewMedicinePhysical medicine and rehabilitationPsychologyMEDLINEInternal medicineEngineeringPolitical scienceSurgeryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review aimed to identify the predictors of recovery from dysphagia after stroke in the last ten years, thereby providing an evidence-based basis for nurses to identify high-risk patients and develop individualized rehabilitation plans to improve patient prognosis. Databases including the China National Knowledge Infrastructure (CNKI), China Biology Medicine disc (CBMdisc), China Science and Technology Journal (VIP), WanFang, PubMed, Embase, CINAHL, Web of Science, the Cochrane Library, and Scopus were retrieved to search for literature on the predictors of recovery from dysphagia after stroke. The retrieval period was from January 2013 to December 2023. The quality of studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Prediction model Risk of Bias Assessment Tool (PROBAST). Meta-analysis was performed using Revman5.3 and Stata15.1 software. The review protocol has been registered with PROSPERO (CRD42024605570). A total of 1,216 results were obtained, including 599 in English and 617 in Chinese. A total of 34 studies were included, involving 156,309 patients with post-stroke dysphagia, and the rate of dysphagia recovery increased from 13.53% at 1 week to 95% at 6 months after stroke. Meta-analysis results showed that older age [ OR = 1.06, 95% CI (1.04, 1.08), P < 0.001], lower BMI [ OR = 1.28, 95% CI (1.17, 1.40), P < 0.001], bilateral stroke [ OR = 3.10, 95% CI (2.04, 4.72), P < 0.001], higher National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) score [ OR = 1.19, 95% CI (1.01, 1.39), P = 0.030], tracheal intubation [ OR = 5.08, 95% CI (1.57, 16.39), P = 0.007] and aspiration [ OR = 4.70, 95% CI (3.06, 7.20), P < 0.001] were unfavorable factors for the recovery of swallowing function in patients with post-stroke dysphagia. The lack of standardized criteria for rehabilitation assessment of post-stroke dysphagia has resulted in reported recovery rates of swallowing function exhibiting wide variability. Nurses should take targeted preventive measures for patients aged ≥70 years, low BMI, bilateral stroke, high NIHSS score, tracheal intubation, and aspiration to promote the recovery of swallowing function in patients with post-stroke dysphagia.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analyselow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Méta-analysehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,510
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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