A method can classify cervical accelerometry data acquired for a swallowing event to identify a possible swallowing impairment in a candidate. The method can include receiving axis-specific vibrational data for an anterior-posterior (A-P) axis and a superior-inferior (S-I) axis and representative of the swallowing event, for example from an accelerometer operatively coupled to a processing module that is a local or remote computing device. At least a portion of the axis-specific vibrational data for the A-P axis can be combined with at least a portion of the axis-specific vibrational data for the S-I axis on the processing module using one or more of linear combination, squared (power) sum, moving window correlation of the two signals, local minimum or local maximum of the two signals, and trigonometric relation. The method can include outputting from the processing module a classification of the swallowing event based on the combined vibrational data, for example a first classification indicative of normal swallowing or a second classification indicative of possibly impaired swallowing.La présente invention concerne un procédé de classification de données d'accélérométrie cervicale acquises à partir d'un évènement de déglutition afin d'identifier une éventuelle déficience de déglutition chez un candidat. Le procédé peut comprendre la réception de données de vibration spécifiques à un axe pour un axe antéro-postérieur (A-P) et un axe supéro-inférieur (S-I) et représentatives de l'événement de déglutition, par exemple à partir d'un accéléromètre accouplé fonctionnellement à un module de traitement qui est un dispositif informatique local ou distant. Au moins une partie des données de vibration spécifiques à un axe pour l'axe (A-P) peut être combinée à au moins une partie des données de vibration spécifiques à un axe pour l'axe (S-I) sur le module de traitement en utilisant une ou plusieurs combinaisons linéaires, somme des carrés (puissance), corrélation à fenêtre mo