e-Health em Fonoaudiologia Hospitalar: o que já conhecemos?

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Nesta seção apresentamos em forma de resumos o que já temos escrito na literatura científica atual nacional e estrangeira sobre a utilização  de dados e da inteligência artificial na tomada de decisão no manejo, gerenciamento e reabilitação da saúde de pacientes disfágicos.

Predição   de desfecho clínico

Byeon H.  Predicting the Swallow-Related Quality of   Life of the Elderly Living in a Local Community Using Support Vector Machine.   Int J Environ Res Public Health. 2019

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31684165/

Este estudo desenvolveu um modelo de previsão baseado em algoritmo considerando fatores de influência associados à qualidade de vida da deglutição como variáveis ​​ e forneceu informações de base para melhorar a qualidade de deglutição de idosos no futuro.  A amostra foi composta por  142 idosos com idade igual ou superior a 65 anos que frequentavam um centro de acolhimento de idosos. A qualidade de vida associada ao problema de deglutição foi definida pelo instrumento SWAL-QOL. Para verificar o poder preditivo do modelo, este estudo comparou o poder preditivo da função gaussiana com um algoritmo linear, um algoritmo polinomial e um algoritmo sigmóide.  

Um total de 33,9% dos sujeitos diminuiu scores na qualidade de vida da deglutição. O modelo de predição da qualidade de vida da deglutição para idosos, baseado no modelo de predição, mostrou tanto fatores preventivos quanto fatores de risco. 

Os fatores de risco foram uso de prótese, experiência de uso de aspiração no último mês, inatividade econômica, renda familiar média mensal < 2 milhões , ensino fundamental completo ou inferior, sexo feminino, 75 anos ou mais, morar sozinho, necessitar de tempo para terminar uma refeição em média ≤15 min ou ≥40 min, apresentar depressão, estresse e déficit cognitivo.

É necessário monitorar constantemente o grupo de alto risco para manter a qualidade de vida da deglutição em idosos a partir da prevenção e dos fatores de risco associados à qualidade de vida da deglutição derivada deste modelo de predição.

Avaliação 

 SejdiĆ E, Khalifa Y, Mahoney AS, Coyle JL. ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND DYSPHAGIA: NOVEL SOLUTIONS TO OLD PROBLEMS. Arq Gastroenterol. 2020 Sep-Dec;57(4):343-346. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33331470/

Neste editorial os autores oferecem um panorama sobre o uso da inteligência artificial no manejo das disfagias: desde a detecção mesmo em pacientes sem sintomas, até a facilitação de tratamentos avançados de reabilitação para pacientes em todo o mundo que podem não ter acesso ao tratamento de outra forma. Os autores relatam a posta de  um novo campo chamado Deglutição Computacional com o objetivo de desenvolver algoritmos translacionais que possam abordar deficiências clínicas no manejo da disfagia. Eles referem que a   IA desenvolvida a partir da deglutição computacional já teve impacto em vários aspectos do manejo da disfagia, como no rastreio do deslocamento do osso hioide durante a deglutição em tempo real em imagens videofluoroscópicas sem intervenção humana.  Em outras palavras, é possível avaliar muitos aspectos da fisiologia da deglutição com precisão se em comparação com juízes humanos treinados. O rastreamento hióide é apenas um dos algoritmos desenvolvidos pelo grupo para analisar automaticamente as imagens de videofluoroscopia. Nos próximos anos, os autores esperam ter uma coleção de algoritmos que possam extrair informações de eventos fisiológicos da deglutição capturados durante a videofluoroscopia, incluindo caracterização da proteção das vias aéreas e abertura da entrada do esôfago. As informações do exame serão resumidas e relatadas ao clínico pelo sistema de IA, estendendo a disponibilidade diagnóstica dos médicos de disfagia para muitas pessoas com acesso limitado aos testes tradicionais.

Avaliação    

Suryanarayanan S, Reddy NP, Canilang EP.  A fuzzy logic diagnosis system for   classification of pharyngeal dysphagia. Int J Biomed Comput. 2001

https://www.unboundmedicine.com/medline/citation/7774979/A_fuzzy_logic_diagnosis_system_for_classification_of_pharyngeal_dysphagia_

O objetivo da presente investigação foi desenvolver um sistema de diagnóstico para classificação do paciente com disfagia em quatro categorias de risco para aspiração. Medidas não invasivas de aceleração e pressão de deglutição foram obtidas e cinco parâmetros foram extraídos dessas medidas. Um conjunto de funções de pertinência foi definido para cada parâmetro. Os valores dos parâmetros medidos foram randomizados e alimentados a uma base de regras que forneceu um conjunto de valores de pertinência de saída correspondentes a cada uma das categorias. 

O conjunto de valores de saída foi defuzzificado para obter uma medida contínua de classificação. O sistema de randomização foi avaliado usando os dados obtidos de 22 sujeitos. Houve concordância total entre a classificação do sistema randomizado e a classificação do clínico em 18 dos 22 pacientes. O sistema randomizado superestimou o risco em meia categoria em dois pacientes e subestimou em meia categoria em dois pacientes. O sistema de diagnóstico de lógica randomizada, juntamente com as medidas biomecânicas, fornece uma ferramenta para avaliação contínua do paciente diariamente para identificar o paciente que precisa de mais exames de videofluorografia.

Predição de desfecho clínico e/ou funcional / Estudo da deglutição

Lee WH, Lim MH, Seo HG, Seong MY, Oh BM, Kim   S.  Development of a Novel Prognostic Model to   Predict 6-Month Swallowing Recovery After Ischemic Stroke. Stroke. 2020   Feb;51(2):440-448

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31884906/

O objetivo deste estudo foi explorar os fatores prognósticos clínicos e radiológicos para a recuperação da deglutição a longo prazo em pacientes com disfagia pós-AVC e desenvolver e validar um modelo prognóstico usando um algoritmo de aprendizado de máquina. Métodos- Pacientes consecutivos (N=137) com acidente vascular cerebral isquêmico agudo encaminhados para exames de deglutição foram revisados ​​retrospectivamente. 

A disfagia foi monitorada no período de 6 meses pós-AVC e então analisada pelo método de Kaplan-Meier e modelo de regressão de Cox para fatores clínicos e radiológicos. Modelos de rede bayesiana foram desenvolvidos usando fatores prognósticos potenciais para classificar os pacientes naqueles com boa (sem necessidade de alimentação por sonda ou modificação da dieta por 6 meses) e má (alimentação por sonda ou modificação da dieta por 6 meses) recuperação da função de deglutição. 

Vinte e quatro (17,5%) pacientes apresentaram disfagia persistente nos primeiros 6 meses com duração média de 65,6 dias. A duração da disfagia pós-AVC diferiu significativamente pelo estado de alimentação por sonda, escala clínica de disfagia, sexo, hiperintensidades graves da substância branca e lesões bilaterais na coroa radiada, gânglios da base ou cápsula interna (CR/BG/IC). Entre esses fatores, o estado de alimentação por sonda (P<0,001), lesões bilaterais em RC/BG/IC (P=0,001) e escala de disfagia clínica (P=0,042) foram fatores prognósticos significativos em uma análise multivariada usando modelos de regressão de Cox. 

O classificador de rede aumentada em árvore, baseado em 10 fatores (sexo, lesões no RC, BG/IC e ínsula, lateralidade, território anterolateral do tronco cerebral, lesões bilaterais no CR/BG/IC, hiperintensidades graves da substância branca, disfagia clínica escala e status de alimentação por sonda), teve um desempenho melhor do que outros classificadores de benchmarking desenvolvidos neste estudo. 

A gravidade inicial da disfagia e as lesões bilaterais no RC/BG/IC revelam-se fatores prognósticos significativos para a recuperação da deglutição em 6 meses. A previsão de recuperação da deglutição em 6 meses foi viável com base em fatores clínicos e radiológicos usando o modelo de rede Bayesiana. Ressaltamos a importância das lesões subcorticais bilaterais como fatores prognósticos que podem ser utilizados para desenvolver modelos de predição para a recuperação da deglutição em longo prazo.

Kritas S, Dejaeger E, Tack J, Omari T, Rommel   N.  Objective prediction of pharyngeal swallow   dysfunction in dysphagia through artificial neural network modeling.   Neurogastroenterol Motil. 2016

Kamal M, Barrow MP, Lewin JS, Estrella A,   Gunn GB, Shi Q, Hofstede TM, Rosenthal DI, Fuller CD, Hutcheson KA;  MD Anderson Head and Neck Cancer Symptom   Working Group. Modeling symptom drivers of oral intake in long-term head and   neck cancer survivors. 2015.

Joundi RA, Martino R, Saposnik G, Giannakeas   V, Fang J, Kapral MK.  Predictors and Outcomes of Dysphagia   Screening After Acute Ischemic Stroke. Stroke. 2017

Predição de desfecho clínico /   funcional     

Solomon NP, Dietsch AM, Dietrich-Burns KE,   Styrmisdottir EL, Armao CS.  Dysphagia Management and Research in an   Acute-Care Military Treatment Facility: The Role of Applied Informatics. Mil   Med. 2016

Avaliação 

Merey C, Kushki A, Sejdić E, Berall G, Chau   T.  Quantitative classification of pediatric   swallowing through accelerometry. J Neuroeng Rehabil. 2012.

Das A, Reddy NP, Narayanan J.  Hybrid fuzzy logic committee neural networks   for recognition of swallow acceleration signals. Comput Methods Programs   Biomed. 2001

Yadollahi A, Moussavi Z. Feature selection for swallowing sounds   classification. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2007

Makeyev O, Sazonov E, Schuckers S,   Lopez-Meyer P, Melanson E, Neuman M.  Limited receptive area neural classifier for   recognition of swallowing sounds using continuous wavelet transform. Annu Int   Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2007

Choi Y, Kim M, Lee B, Yang X, Kim J, Kwon D,   Lee SE, Kim H, Nam SI, Hong S, Yang G, Na DL, You HAug Development of an Ultrasonic Doppler   Sensor-Based Swallowing Monitoring and Assessment System. Sensors (Basel).   2020

Ursino S, Giuliano A, Martino FD, Cocuzza P,   Molinari A, Stefanelli A, Giusti P, Aringhieri G, Morganti R, Neri E, Traino   C, Paiar F.  Incorporating dose-volume histogram   parameters of swallowing organs at risk in a videofluoroscopy-based   predictive model of radiation-induced dysphagia after head and neck cancer   intensity-modulated radiation therapy. Strahlenther Onkol. 2021

Rech RS, Strotmeyer ES, Lange-Maia BS, Hugo   FN, de Goulart BNG, Hilgert JB, Simonsick EM. Swallowing impairment in older adults:   association with sensorimotor peripheral nerve function from the Health,   Aging and Body Composition study. Aging Clin Exp Res. 2021

Coyle JL, Sejdić E. High-Resolution Cervical Auscultation and Data Science: New Tools to Address an Old   Problem. Am J Speech Lang Pathol. 2020

Burns CL, Ward EC, Hill AJ, Phillips N,   Porter L. Conducting Real-Time Videofluoroscopic   Swallow Study via Telepractice: A Preliminary Feasibility and Reliability   Study. Dysphagia. 2016

Constantinescu G, Kuffel K, King B, Hodgetts   W, Rieger J. Usability testing of an mHealth device for   swallowing therapy in head and neck cancer survivors. Health Informatics J.   2019

Terapia 

Inoue M.  Dysphagia Rehabilitation in Japan. J Nutr Sci   Vitaminol (Tokyo). 2015;61 

Hadley AJ, Krival KR, Ridgel AL, Hahn EC,   Tyler DJ. Neural network pattern recognition of   lingual-palatal pressure for automated detection of swallow. Dysphagia. 2015.

Constantinescu G, Rieger J, Mummery K,   Hodgetts W. Flow and Grit by Design: Exploring   Gamification in Facilitating Adherence to Swallowing Therapy. Am J Speech   Lang Pathol. 2017

Kim H, Cho NB, Kim J, Kim KM, Kang M, Choi Y,   Kim M, You H, Nam SI, Shin S. Implementation of a Home-Based mHealth App   Intervention Program With Human Mediation for Swallowing Tongue Pressure   Strengthening Exercises in Older Adults: Longitudinal Observational Study.   JMIR Mhealth Uhealth. 2020.

Ciucci M, Jones CA, Malandraki GA, Hutcheson   KA. Dysphagia Practice in 2035: Beyond   Fluorography, Thickener, and Electrical Stimulation. Semin Speech Lang. 2016

Avaliação e Terapia 

Kantarcigil C, Kim MK, Chang T, Craig BA,   Smith A, Lee CH, Malandraki GA. Validation of a Novel Wearable   Electromyography Patch for Monitoring Submental Muscle Activity During   Swallowing: A Randomized Crossover Trial. J Speech Lang Hear Res. 2020

Esteves GP, Silva Junior EP, Nunes LG, Greco   CS, Melo PL. Configurable portable/ambulatory instrument   for the analysis of the coordination between respiration and swallowing. Annu   Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2010

Predição de desfecho funcional 

Khalifa Y, Coyle JL, Sejdić E. Non-invasive identification of swallows via deep learning in high resolution cervical auscultation recordings. Sci Rep.   2020 May 26

Lee JC, Seo HG, Lee WH, Kim HC, Han TR, Oh   BM.  Computer-assisted detection of swallowing   difficulty. Comput Methods Programs Biomed. 2016 Oct;

Avaliação / Predição de desfecho funcional 

Constantinescu G, Kuffel K, Aalto D, Hodgetts   W, Rieger J. Evaluation of an Automated Swallow-Detection   Algorithm Using Visual Biofeedback in Healthy Adults and Head and Neck Cancer   Survivors. Dysphagia. 2018

Terapia / Previsão de desfecho funcional 

Wall LR, Kularatna S, Ward EC, Cartmill B,   Hill AJ, Isenring E, Byrnes J, Porceddu. Economic Analysis of a Three-Arm RCT   Exploring the Delivery of Intensive, Prophylactic Swallowing Therapy to   Patients with Head and Neck Cancer During (Chemo)Radiotherapy. Dysphagia.   2019

Avaliação 

Perlman AL, Witthawaskul W Real-time remote telefluoroscopic assessment   of patients with dysphagia. Dysphagia. 2002

Morrell K, Hyers M, Stuchiner T, Lucas L,   Schwartz K, Mako J, Spinelli KJ, Yanase L.  Telehealth Stroke Dysphagia Evaluation Is   Safe and Effective. Cerebrovasc Dis. 2017

Malandraki GA, McCullough G, He X, McWeeny E,   Perlman AL.  Teledynamic evaluation oropharyngeal   swallowing. J Speech Lang Hear Res. 2011

Terapia 

Ward EC, Burns CL, Theodoros DG, Russell TG. Impact of dysphagia severity on clinical   decision making via telerehabilitation. Telemed J E Health. 2014

Sharma S, Ward EC, Burns C, Theodoros D,   Russell T. Assessing dysphagia via telerehabilitation:   patient perceptions and satisfaction. Int J Speech Lang Pathol. 2013

Burns CL, Ward EC, Hill AJ, Kularatna S,   Byrnes J, Kenny LM. Randomized controlled trial of a multisite   speech pathology telepractice service providing swallowing and communication   intervention to patients with head and neck cancer: Evaluation of service   outcomes. Head Neck. 2017

Ward EC, Sharma S, Burns C, Theodoros D,   Russell T. Validity of conducting clinical dysphagia   assessments for patients with normal to mild cognitive impairment via   telerehabilitation. Dysphagia. 2012

Wall LR, Ward EC, Cartmill B, Hill AJ,   Porceddu SV. Adherence to a Prophylactic Swallowing   Therapy Program During (Chemo) Radiotherapy: Impact of Service- Delivery   Model and Patient Factors. Dysphagia. 2017

Sharma S, Ward EC, Burns C, Theodoros D,   Russell T. Training the allied health assistant for the telerehabilitation   assessment of dysphagia. J Telemed Telecare. 2012. 

Aoyagi Y, Inamoto Y, Shibata S, Kagaya H,   Otaka Y, Saitoh E. Clinical Manifestation, Evaluation, and Rehabilitative   Strategy of Dysphagia Associated With COVID-19

Wall LR, Cartmill B, Ward EC, Hill AJ,   Isenring E, Porceddu SV.  Evaluation of a weekly speech   pathology/dietetic service model for providing supportive care intervention   to head and neck cancer patients and their carers during (chemo)radiotherapy.   Support Care Cancer. 2016

Malandraki GA, Markaki V, Georgopoulos VC,   Bauer JL, Kalogeropoulos I, Nanas S. An international pilot study of asynchronous   teleconsultation for oropharyngeal dysphagia. J Telemed Telecare. 2013

McCulloch E, Cuckler A, Valdes E, Hughes MC. Effectiveness of Online Training and   Supervisor Feedback on Safe Eating and Drinking Practices for Individuals   With Developmental Disabilities. Intellect Dev Disabil. 2020

Fritz MA, Howell RJ, Brodsky MB, Suiter DM,   Dhar SI, Rameau A, Richard T, Skelley M, Ashford JR, O'Rourke AK, Kuhn MA. Moving Forward with Dysphagia Care:   Implementing Strategies during the COVID-19 Pandemic and Beyond. Dysphagia.   2021 Apr;36(2):161-169. doi: 10.1007/s00455-020-10144-9. Epub 2020

Miles A, Connor NP, Desai RV, Jadcherla S,   Allen J, Brodsky M, Garand KL, Malandraki GA, McCulloch TM, Moss M, Murray J,   Pulia M, Riquelme LF, Langmore SE.  Dysphagia Care Across the Continuum: A   Multidisciplinary Dysphagia Research Society Taskforce Report of   Service-Delivery During the COVID-19 Global Pandemic. Dysphagia. 2021

Nordio S, Innocenti T, Agostini M, Meneghello   F, Battel I.  The efficacy of telerehabilitation in   dysphagic patients: a systematic review. Acta Otorhinolaryngol Ital. 2018

Mashima PA, Brown JE. Remote management of voice and swallowing   disorders. Otolaryngol Clin North Am. 2011

Ku PKM, Holsinger FC, Chan JYK, Yeung ZWC,   Chan BYT, Tong MCF, Starmer HM. Management of dysphagia in the patient with   head and neck cancer during COVID-19 pandemic: Practical strategy. Head Neck.   2020

Collins A, Burns CL, Ward EC, Comans T, Blake   C, Kenny L, Greenup P, Best D.  Home-based telehealth service for swallowing   and nutrition management following head and neck cancer treatment. J Telemed   Telecare. 2017

Freeman-Sanderson A, Ward EC, Miles A, de   Pedro Netto I, Duncan S, Inamoto Y, McRae J, Pillay N, Skoretz SA, Walshe M,   Brodsky MB. COVID-19 SLP Global Group. A Consensus   Statement for the Management and Rehabilitation of Communication and   Swallowing Function in the ICU: A Global Response to COVID-19. Arch Phys Med   Rehabil. 2021

Nilsen ML, Clump DA 2nd, Kubik M, Losego K,   Mrozek A, Pawlowicz E, Pickford D, Sridharan S, Traylor K, Wasserman-Wincko   T, Young K, Zandberg D, Johnson JT.  Prevision of multidisciplinary head and neck   cancer survivorship care during the 2019 novel coronavirus pandemic. Head   Neck. 2020 Jul;42(7):1668-1673. doi: 10.1002/hed.26256. Epub 2020

Raatz M, Ward EC, Marshall J, Burns CL. Developing the system architecture for   conducting synchronous paediatric feeding assessments via telepractice. J   Telemed Telecare. 2019

Ward EC, Wall LR, Burns CL, Cartmill B, Hill   AJ. Application of telepractice for head and neck   cancer management: a review of speech language pathology service models. Curr   Opin Otolaryngol Head Neck Surg. 2017

Mayadevi M, Thankappan K, Limbachiya SV,   Vidhyadharan S, Villegas B, Ouyoung M, Balasubramanian D, Menon JR, Sinha U,   Iyer S. Interdisciplinary Telemedicine in the   Management of Dysphagia in Head and Neck. Dysphagia. 2018

Burns CL, Ward EC, Gray A, Baker L, Cowie B,   Winter N, Rusch R, Saxon R, Barnes S, Turvey J. Implementation of speech pathology   telepractice services for clinical swallowing assessment: An evaluation of   service outcomes, costs and consumer satisfaction. J Telemed Telecare. 2019

Kim H, Lee SH, Cho NB, You H, Choi T, Kim J.   User-Dependent Usability and Feasibility of a Swallowing   Training mHealth App for Older Adults: Mixed Methods Pilot Study. JMIR   Mhealth Uhealth. 2020

Malandraki GA, McCullough G, He X, McWeeny E,   Perlman AL. Teledynamic evaluation of oropharyngeal   swallowing. J Speech Lang Hear Res. 2011

Terapia / Previsão de desfechos funcionais

Borders JC, Sevitz JS, Malandraki JB, Malandraki   GA, Troche MS.  Objective and Subjective Clinical Swallowing   Outcomes via Telehealth: Reliability in Outpatient Clinical Practice. Am J   Speech Lang Pathol. 2021

Previsão de desfechos funcionais 

Lee JT, Park E, Hwang JM, Jung TD, Park D.  Machine Learning  analysis to automatically measure response time of pharyngeal swallowing   reflex in videofluoroscopic swallowing study. Sci Rep. 2020

Jones CA, Hoffman MR, Lin L, Abdelhalim S,   Jiang JJ, McCulloch TM.  Identification of swallowing disorders in   early and mid-stage Parkinson's disease using pattern recognition of   pharyngeal high-resolution manometry data. Neurogastroenterol Motil. 2018

Mielens JD, Hoffman MR, Ciucci MR, McCulloch   TM, Jiang JJJun. Application of classification models to   pharyngeal high-resolution manometry. J Speech Lang Hear Res. 2012

Inoue K, Yoshioka M, Yagi N, Nagami S, Oku Y.   Using Machine   Learning and a Combination of Respiratory Flow, Laryngeal Motion, and   Swallowing Sounds to Classify Safe and Unsafe Swallowing. IEEE Trans Biomed   Eng. 2018

Kuramoto N, Ichimura K, Jayatilake D,   Shimokakimoto T, Hidaka K, Suzuki K. Deep Learning-Based Swallowing Monitor for   Realtime Detection of Swallow Duration. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc.   2020.

Su C, Gao Y, Xie Y, Xue Y, Ge L, Li H.  A hybrid classifier based on nonlinear-PCA   and deep belief networks with applications in dysphagia diagnosis. Comput   Assist Surg (Abingdon). 2017

Geng Z, Hoffman MR, Jones CA, McCulloch TM,   Jiang JJ.  Three-dimensional analysis of pharyngeal   high-resolution manometry data. Laryngoscope. 2013

Chang MW, Lin E, Hwang JN.  Contour tracking using a knowledge-based   snake algorithm to construct three-dimensional pharyngeal bolus movement. Dysphagia.   1999     

de Almeida JR, Genden EM. Robotic assisted reconstruction of the   oropharynx. Curr Opin Otolaryngol Head Neck Surg. 2012

Tae K, Kim KY, Yun BR, Ji YB, Park CW, Kim   DS, Kim TW. Functional voice and swallowing outcomes   after robotic thyroidectomy by a gasless unilateral axillo-breast approach:   comparison with open thyroidectomy. Surg Endosc. 2012

Hyun K, Byon W, Park HJ, Park Y, Park C, Yun   JS. Comparison of swallowing disorder following   gasless transaxillary endoscopic thyroidectomy versus conventional open   thyroidectomy. Surg Endosc. 2014

de Almeida JR, Genden EM. Robotic surgery for oropharynx cancer:   promise, challenges, and future directions. Curr Oncol Rep. 2012

More YI, Tsue TT, Girod DA, Harbison J, Sykes   KJ, Williams C, Shnayder Y. Functional swallowing outcomes following   transoral robotic surgery vs primary chemoradiotherapy in patients with   advanced-stage oropharynx and supraglottis cancers. JAMA Otolaryngol Head   Neck Surg. 2013

Patel AB, Hinni ML, Pollei TR, Hayden RE,   Moore EJ. Severe prolonged dysphagia following   transoral resection of bilateral synchronous tonsillar carcinoma. Eur Arch   Otorhinolaryngol. 2015

Avaliação

Westergren A. The Minimal Eating Observation Form-Version   II Revisited: Validity and Reliability. J Nurs Meas. 2019.

Wall LR, Cartmill B, Ward EC, Hill AJ,   Isenring E, Byrnes J, Chambers S, Dunn J, Nixon J, Whelan J. Porceddu SV. "ScreenIT":   Computerized screening of swallowing, nutrition and distress in head and neck   cancer patients during (chemo)radiotherapy. Oral Oncol. 2016

Predição dos desfechos clínicos e/ou funcionais

Bhattacharyya N. The prevalence of dysphagia among  adults in the United States. Otolaryngol   Head Neck Surg. 2014

Swetz KM, Peterson SM, Sangaralingham LR,   Hurt RT, Dunlay SM, Shah ND, Tilburt JC. Feeding Tubes and Health Care Service   Utilization in Amyotrophic Lateral Sclerosis: Benefits and Limits to a   Retrospective, Multicenter Study Using Big   Data. Inquiry. 2017

Theodoros D, Aldridge D, Hill AJ, Russell T.  Technology-enabled management of   communication and swallowing disorders in Parkinson's disease: a systematic   scoping review. Int J Lang Commun Disord. 2019

Blanař V, Hödl M, Lohrmann C, Amir Y, Eglseer   D.  Dysphagia and factors associated with   malnutrition risk: A 5-year multicentre study. J Adv Nurs. 2019 

Bhattacharyya N. The prevalence of pediatric voice and   swallowing problems in the United States. Laryngoscope. 2015