Disfagia orofaríngea na suscetibilidade à síndrome de fragilidade em pacientes com doenças neurodegenerativas
Bibliographic record
Abstract
O objetivo deste trabalho foi verificar a associação da disfagia orofaríngea e cognição na síndrome de fragilidade em pacientes com doenças neurodegenerativas. Estudo transversal cuja amostra foi composta por 99 pacientes com diagnóstico de doenças neurodegenerativas e neuromusculares atendidos em um ambulatório de Fonoaudiologia de um hospital de referência em Porto Alegre/RS. Foi realizada a análise de prontuário dos pacientes atendidos neste ambulatório entre o período de abril de 2016 e maio de 2018. Foram coletadas informações de sexo, idade, escolaridade, tipo de doença neurodegenerativa, tempo de doença resultados de avaliações de fragilidade, deglutição e cognição. Para determinar a fragilidade, utilizou-se o protocolo Edmonton Frail Scale (EFS). Para a avaliação das alterações de deglutição, usou-se: Northwestern Dysphagia Patient Check Sheet (NDPCS), Eating Assessment Tool (EAT-10) e o Questionário de detecção de disfagia em pacientes com Doença de Parkinson (SDQ-DP). Para avaliar o perfil cognitivo, usou-se o Mini Exame do Estado Mental (MEEM) e o Montreal Cognitive Assessment (MoCA). As variáveis quantitativas foram analisadas a partir de média e desvio padrão, as categóricas a partir de frequência absoluta e relativa e o risco relativo calculou-se a partir da Regressão de Poisson. Foram fatores associados à Sindrome de Fragilidade: disfagia orofaríngea de grau leve (RP = 3,642; IC95%: 1,726-7,685); disfagia orofaríngea de grau moderado-grave (RP = 2,509; IC95%: 1,127-5,589) e auto-percepção de sinais de disfagia orofaríngea (RP = 1,787; IC95%: 1,117-2,857). Sendo assim, conclui-se que o que contribui para a presença de síndrome de fragilidade em pacientes com doenças neurodegenerativas e neuromusculares é a disfagia orofaríngea, independentemente do grau da mesma, assim como a sua auto-percepção.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| 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".