खाद्य प्रसंस्करण एवं प्रौद्योगिकी जर्नल

अमूर्त

डिस्फेगिया आहार के निगलने की आसानी का आकलन करने के लिए सतह इलेक्ट्रोमायोग्राफी पर आधारित एक पूर्वानुमान मॉडल

युकी कयानुमा, रेइको उएदा, मिचिको मिनामी, अराता अबे, काज़ुमी किमुरा, जुंको फुनाकी, योशिरो इशिमारू और टोमिको असाकुरा

डिस्फेगिया आहार का उपयोग उन लोगों के लिए किया जाता है जिन्हें उम्र बढ़ने या मस्तिष्क संबंधी धमनी रोगों के कारण निगलने में समस्या होती है। डिस्फेगिक आहार के लिए वर्तमान मानक उनकी शारीरिक विशेषताओं पर आधारित हैं। हालाँकि, निगलने में आसानी को दर्शाने वाले पैरामीटर भी महत्वपूर्ण हैं। यहाँ, हमने निगलने में आसानी का निष्पक्ष मूल्यांकन करने के लिए एक विधि विकसित की है। सबसे पहले, हमने निगलने में आसानी से संबंधित खाद्य बनावट का वर्णन करने वाले 68 शब्द एकत्र किए, और नमूने के रूप में 54 वाणिज्यिक डिस्फेगिया आहार का चयन किया। इन शब्दों और नमूनों का उपयोग करके, हमने बनावट-बोध प्रश्नावली सर्वेक्षण किया, और परिणामों को पत्राचार विश्लेषण के अधीन किया गया। इस विश्लेषण के परिणामों का हवाला देते हुए, निगलने में आसानी को दर्शाने वाली 10 बनावटों का चयन किया गया और प्रत्येक बनावट के अनुरूप डिस्फेगिया आहार भी चुने गए। फिर, इन नमूनों का उपयोग करके गर्दन के पूर्ववर्ती त्रिभुज (सबमेंटल त्रिभुज) का संवेदी मूल्यांकन और सतह इलेक्ट्रोमायोग्राफी (sEMG) रिकॉर्ड किया गया। हमने संवेदी मूल्यांकन और sEMG डेटा पर आंशिक न्यूनतम वर्ग (PLS) प्रतिगमन तकनीक लागू करके निगलने की आसानी के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल विकसित किया। क्रॉस-वैलिडेशन मॉडल का पैरामीटर फ़िटिंग महत्वपूर्ण था (R2, 0.87; RMSE, 0.34)। मॉडल की सटीकता की आगे जांच मॉडल को परीक्षण डेटा में फ़िट करके की गई, और परिणाम फिर से महत्वपूर्ण थे (R2, 0.89; RMSE, 0.10)। यह दर्शाता है कि sEMG माप का उपयोग करने वाला हमारा पूर्वानुमान मॉडल अत्यधिक सटीक था। इस पूर्वानुमान मॉडल के साथ निगलने की आसानी का मूल्यांकन करने से ऐसे नए खाद्य पदार्थों की पहचान करने और विकसित करने में मदद मिलेगी जो डिस्फेगिया के रोगियों के लिए निगलना आसान बनाते हैं।