FORESHADOWING ALZHEIMER’S: VARIABILITY AND COUPLING OF OLFACTION AND COGNITION
Notice bibliographique
Résumé
The earliest stage of Alzheimer’s disease (AD) pathology begins in one of the main components of the olfactory pathway, the entorhinal cortex, making deficits in smell a potential prospective biomarker for the early detection of AD. A bivariate longitudinal coupling model was used to determine whether assessment-to-assessment variation in olfaction mirrors variation in cognition over time. The model included terms for age, sex, education, ApoE e4 allele, and autopsy diagnosed AD pathology. Using a sub-sample of 573 individuals: the between-person variation in odour identification had a robust positive association to episodic memory (b = 0.129, SE = 0.0135, P < 001; conditional R-squared = 0.86). Higher AD pathology was related to both lower episodic memory at baseline (b = -0.236, SE = 0.0685, P < 001), and faster declines in episodic memory (b = -0.059, SE = 0.017, P < 001). Additionally, more rapid declines in olfactory identification were robustly associated with more rapid declines in episodic memory scores (b = 0.011, SE = 0.0039, P < 0.001). The within-person coupling between olfaction and episodic memory was robust and positive (b = 0.07, SE = 0.016, P < 001), indicating that odour identification and episodic memory scores fluctuated together over time. This research indicates that at a given occasion, individuals with higher olfactory scores also have higher episodic memory scores. This coupled relationship indicates that olfactory testing can be a useful tool for assessing cognitive decline and possibly an inexpensive screener for pathological brain changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».