Percepción temporal de síntomas de disfagia en una cohorte de pacientes con disfagia orofaríngea neurogénica
Bibliographic record
Abstract
Introducción: la disfagia resulta de varios mecanismos fisiopatológicos donde sus síntomas no son estáticos ni homogéneos en las personas, especialmente cuando existe disfagia orofaríngea neurogénica. Objetivo: conocer la percepción y comportamiento en el tiempo de síntomas de disfagia mediante el instrumento Eating Assessment Tool-10 (EAT-10) en pacientes con disfagia orofaríngea neurogénica, con el fin de visualizar la dinámica clínica de esta forma de disfagia. Metodología: estudio observacional tipo cohorte en pacientes con disfagia orofaríngea neurogénica de causas neurológicas y neuromusculares, con seguimiento a tres y seis meses y diligenciamiento del EAT-10 al momento basal, tercer y sexto mes. Resultados: un total de 90 personas con evaluación basal, de las cuales el 56,7 % (51/90) lograron seguimiento al tercer mes y 25,6 % (23/90) al sexto mes. Los síntomas de disfagia con mayor autopercepción en los tres momentos fueron la dificultad para tragar sólidos, sensación de comida pegada en garganta y tos al comer. La odinofagia no fue un síntoma habitualmente percibido. La puntuación total del EAT-10 estuvo entre 16,61 ± 9 y 18,1 ± 9,5 puntos en general. En pacientes con seguimiento completo se observó variación en la autopercepción para tragar líquidos y pastillas. Se observó variación del puntaje al ajustarlo por recepción de terapias. Discusión: las enfermedades neurológicas y neuromusculares impactan directamente la deglución con gravedad entre leve a profunda, donde la autopercepción de síntomas deglutorios es dinámica, pero con síntomas cardinales de disfagia orofaríngea en el tiempo. Conclusiones: el reconocimiento y seguimiento de síntomas de disfagia deben ser aspectos usuales en la atención de pacientes con enfermedades neurológicas y neuromusculares.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".