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Enregistrement W7111257198 · doi:10.1002/central/cn-01954463/full

Effects of a sensorimotor short-term rehabilitation programme on dysphagia after cerebral infraction. a comparative study

2019· article· en· W7111257198 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensLMC Diabetes & Endocrinology (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysphagiaSwallowingStroke (engine)RehabilitationRepeated measures designAnalysis of variancePharyngeal musclesOropharyngeal dysphagia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims: The aim of the study was to compare the effects of a short rehabilitation training programme on dysphagia after stroke between a sensorimotor therapeutic tool and traditional dysphagia therapy (TDT). The therapeutic protocol consisted of alternating exercises aiming to muscle strengthening (Chin Tuck Against Resistance, CTAR) and sensory stimulation of swallowing (Thermal Tactile Stimulation, TTS). Method(s): In this prospective study 30 eligible stroke patients with dysphagia were included. Two (2) groups were matched in terms of demographic characteristics (p>0,05). The experimental group (N=15, 10 men, 11 with subcortical lesions, mean (+/‐SD) age 63,9+/‐5.6, days post‐stroke 10+/‐3.7) received the intense therapeutic protocol while the control group (N=15) received TDT. Fiberoptic endoscopic evaluation of swallowing (FEES) was conducted at baseline and 2 weeks post, measuring standing pharyngeal secretions, spillage, penetration‐aspiration, pharyngeal swallow onset time and residue. Dysphagia severity (Dysphagia Severity Rating Scale) and Functional Oral intake scale (FOIS) were also scored. Parametric statistical test Anova was used to compare the variables between the 2 groups (SPSS‐v. 23). Result(s): Significant changes were observed in the experimental group: vallecula residue (measured with Yale residue scale) (p=0.002), penetration/ aspiration scores (p

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,318 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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