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Enregistrement W2464409944 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.s5.007

Olfactory Function Predicts Cognitive Deficits and Decline in Early Parkinson's Disease (S5.007)

2016· article· en· W2464409944 sur OpenAlexaboutno aff
Michelle Fullard, Baochan Tran, Sharon X. Xie, Christi Scordia, Carly Linder, Rachael Purri, Daniel Weintraub, John E. Duda, Lana M. Chahine, James F. Morley

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionParkinson's diseaseDiseaseCognitive declineNeurosciencePsychologyMedicineDementiaAudiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the association of baseline olfaction with both cross-sectional and longitudinal assessments of motor symptoms, non-motor symptoms (NMS) and other biomarkers (radiologic, CSF) in early Parkinson’s disease (PD). BACKGROUND: Biomarkers for diagnosis and prognosis remain a major unmet need in PD research and clinical management. Olfactory impairment is common in PD with a prevalence of 70-90[percnt] and is often one of the first manifestations of the disease, which, along with the ease of assessment, make it an attractive predictive biomarker. METHODS: Parkinson’s Progression Marker’s Initiative (PPMI) participants underwent baseline olfactory testing with the University of Pennsylvania Smell Identification Test (UPSIT). Serial assessments included measures of motor symptoms, NMS, neuropsychological assessment, CSF biomarkers, and dopamine transporter (DAT) imaging. Up to three years follow-up data were included. RESULTS: Worse olfaction was associated with more severe NMS, including anxiety and autonomic symptoms. DAT imaging demonstrated a linear trend toward lower uptake in the putamen and striatum in those with worse olfaction. Aβ1-42 was significantly lower in those with worse olfaction, while Tau/Aβ1-42 ratio was higher. In longitudinal analysis, UPSIT score was associated with greater decline over time in Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score (β=0.02, p=0.001), as were composite measures of UPSIT score and Aβ1-42 (β= -0.48, p<0.001) or Tau/Aβ1-42 ratio (β= -0.27, p=0.014). In a Cox proportional hazards model, a composite measure of olfaction and Tau/Aβ1-42 ratio was a significant predictor of conversion to mild cognitive impairment (MCI; MoCA<26), with subjects most affected on both measures being 79[percnt] more likely to develop new-onset MCI compared with the least affected subjects (HR=1.79, p=0.02). CONCLUSIONS: Worse baseline olfaction is associated with future cognitive decline and progression to MCI in early PD. The addition of CSF biomarkers to olfactory testing may increase the likelihood of identifying those at highest risk for cognitive decline.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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