Kangaroo Stimulation Game in Tracheostomized Intensive Care–Related Dysphagia: Interventional Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dysphagia is common in intensive care unit (ICU) patients. Using surface electromyography (sEMG) signals as biofeedback training exercises might offer a promising path to improving swallowing function. The Rephagia biofeedback system uses sEMG to assess muscle strength, stamina, and timing of the swallowing action. objectives: The aim of this study was to evaluate the feasibility of the Rephagia system in ICU patients with dysphagia. Methods: This feasibility study included patients admitted to a 14-bed mixed medical-surgical ICU. All patients underwent a new tracheostomy placement during ICU stay due to persistent aspiration and ICU-acquired weakness, accompanied by verified dysphagia. Following Rephagia training, patients completed a questionnaire assessing comprehension, satisfaction, and motivation. Swallowing characteristics were assessed via mean sEMG peak values during exercise. Results: Twenty patients with a mean age of 69.4 (SD 8.2) years were included. The means of sEMG values at the beginning of a measurement were not significantly different at baseline versus everyone's last measurement (52 µV [23 µV] vs 57 µV [22 µV]; P=.50). The means of sEMG values obtained at the end of a measurement were not significantly different at baseline versus everyone's last measurement (56 µV [18 µV] vs 59 µV [23 µV]; P=.62). However, dysphagia improved in all patients. Patients understood the importance of the game in relation to their swallowing problems (16/80, 89%), which kept them motivated to participate in the training sessions (9/18, 50%). Conclusions: The Rephagia biofeedback system for stimulating swallowing actions in tracheotomized ICU patients with dysphagia is feasible. No relation was found between clinical improvement in swallowing function and sEMG signals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».