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Record W7120723111

Screening, tracking and assessment protocols in oropharyngeal dysphagia: a scoping review

2025· dissertation· pt· W7120723111 on OpenAlexaboutno aff
Mônica Faria dos Santos

Bibliographic record

VenueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2025
Typedissertation
Languagept
FieldHealth Professions
TopicDysphagia Assessment and Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOropharyngeal dysphagiaSubject (documents)MEDLINEQuality assessment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

A disfagia orofaríngea é uma alteração de deglutição caracterizada pela dificuldade em engolir alimentos ou saliva, que pode causar importantes comprometimentos, como desidratação, desnutrição e pneumonia aspirativa. Para atuação na área da disfagia, é de grande importância o uso de ferramentas de avaliação clínica padronizadas e que tenham sido desenvolvidas por meio de pesquisas rigorosas, validadas e confiáveis. Há ainda, a possibilidade de utilizar-se de métodos de triagem e/ou rastreio em disfagia que precisam ser rápidos, fáceis para administrar, não invasivos e de treinamento simples aos profissionais de saúde. Esta revisão de escopo buscou identificar e analisar os instrumentos de rastreio/triagem e avaliação de disfagia orofaríngea existentes na literatura nacional e internacional, direcionados a pessoas adultas e idosas. A pesquisa foi realizada nas bases de dados Pubmed, Embase, Web of Science e Google Acadêmico. Quanto aos descritores, foram utilizadas palavras de busca conforme os Descritores em Ciências da Saúde (DeCS) e do Medical Subject Headings (MeSH), em inglês. Os critérios de inclusão foram: artigos nacionais e internacionais, artigos publicados até a última busca, que apresentassem um instrumento de rastreio ou triagem para identificação da disfagia orofaríngea ou de avaliação e diagnóstico da deglutição. Foram excluídos artigos que propunham avaliação ou triagem em bebês ou crianças, questionários de autoavaliação sobre qualidade de vida e artigos que propunham avaliação de disfagia esofágica. A pesquisa foi conduzida por duas avaliadoras independentes e com blindagem das respostas. As discrepâncias foram resolvidas em reuniões de consenso, com a presença de uma terceira revisora com maior expertise na área. Foram incluídos 178 artigos, sendo 149 instrumentos de triagem/rastreio e 29 de avaliação em disfagia orofaríngea. O país que mais publicou artigos com essa temática foram os Estados Unidos com vinte e seis, seguido do Brasil com quinze artigos. Do total, 54 artigos apresentaram a tradução de instrumentos, sendo o Eating Assessment Tool (EAT-10) o mais traduzido no mundo, com 18 traduções. Foram encontrados 39 artigos com instrumentos para pacientes com acidente vascular cerebral (AVC) e 36 publicações voltadas para pessoas com disfagia orofaríngea. O Brasil publicou 15 artigos com essa temática, sendo seis referentes a traduções e/ou adaptação transcultural e 6 instrumentos desenvolvidos em português brasileiro (RADAVE, RADI, RADI-QC, Protocolo Multiprofissional de Rastreio de Disfagia em Pacientes HIV, SCAS-PD e DREP). No âmbito internacional foram identificados 77 instrumentos que passaram por etapas de validação, dos quais 16 são de avaliação. Conclui-se que há um expressivo aumento na busca da identificação e diagnóstico de disfagia orofaríngea por meio de instrumentos clínicos em todo o mundo, com maior número voltado para pacientes com AVC. No Brasil, os instrumentos que estão disponíveis e passaram por etapas de validação com exame instrumental da deglutição e podem ser utilizados na prática clínica são: Swallowing Clinical Assessment Score in Parkinsons Disease (SCAS-PD) e Dysphagia Risk Evaluation Protocol (DREP), desenvolvidos no Brasil, e Toronto Bedside Swallowing Screening Test (TOR-BSST), EAT-10 e Dysphagia in Multiple Sclerosis (DYMUS), traduzidos e adaptados para o português brasileiro.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.073
metaresearch head score (Gemma)0.207
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: Systematic review
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.073
Threshold uncertainty score0.385

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0730.207
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0060.007
Bibliometrics0.0280.023
Science and technology studies0.0020.002
Scholarly communication0.0070.008
Open science0.0050.006
Research integrity0.0040.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.393
Teacher spread0.349 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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".

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Published2025
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