Variability and Coupling of Olfactory Identification and Episodic Memory in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether assessment-to-assessment fluctuations in episodic memory (EM) reflect fluctuations in olfaction over time. METHODS: Within-person coupled variation in EM and the Brief Smell Identification Test (BSIT) was examined in 565 participants aged 58-106 with autopsy data from the Rush Memory and Aging Project. A growth model for up to 15 years of EM data, with BSIT as time-varying covariate, was estimated accounting for main effects of sex, education, ε4 allele, and Alzheimer's disease (AD) pathology, BSIT and time-varying BSIT, as well as the interaction between AD pathology and time-varying BSIT. RESULTS: Individuals with higher BSIT scores (b = .01, standard error [SE] = .004, p = .009) had slower declines in EM. High AD pathology (b = -.06, SE = .02, p = .001) was associated with more rapid declines in EM. The association between time-specific fluctuations in EM and BSIT differed by level of AD pathology (b = .08, SE = .034, p = .028), with a higher EM-BSIT association at higher levels of pathology. DISCUSSION: BSIT and EM fluctuate together over measurement occasions, particularly for individuals with AD pathology. Repeated intraindividual measurements provide information that could lead to early detection and inexpensive monitoring of accumulating AD pathology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».