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Enregistrement W2912111215 · doi:10.1161/circ.135.suppl_1.29

Abstract 29: Olfactory Function and Neurocognitive Outcomes in Old Age: the Atherosclerosis Risk in Communities Neurocognitive Study (ARIC-NCS)

2017· article· en· W2912111215 sur OpenAlexaboutno aff
Priya Palta, Honglei Chen, Jennifer A. Deal, David S. Knopman, Michael Griswold, Gerardo Heiss, Thomas H. Mosley

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeurocognitiveNeuropsychologyMontreal Cognitive AssessmentBoston Naming TestCognitionDementiaLogistic regressionAudiologyOdds ratioNeuropsychological testInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Impairment in the sense of smell is associated with plaques and tangles in the olfactory region of the brain, which connects to the hippocampus where neuropathologic changes related to mild cognitive impairment (MCI) and dementia due to Alzheimer’s disease are first sited. Olfactory impairments may thus be a marker for poor cognitive function and MCI. We assessed olfaction and cognitive function in 6055 White and Black men and women aged 60-99 years. Methods: Sense of smell was measured in ARIC-NCS participants (2011-2013) by the 12-item Sniffin’ Sticks screening test (score range: 0-12, median: 10). A clinically validated threshold (smell score <6) defined olfactory impairment (OI). A multidimensional neuropsychological assessment (10 tests) ascertained performance in domains of memory, language, executive function/processing speed, and global cognition. For relative comparisons across the tests, raw cognitive test scores were standardized to z scores and averaged to yield domain scores. Following review of neuropsychological assessments, medical history, cerebral magnetic resonance imaging, and physical examinations, MCI was classified by a neurologist and neuropsychologist, and adjudicated by a third reviewer. Multivariable linear regression estimated the mean difference in domain-specific z scores among participants with and without OI. Logistic regression was used to quantify the prevalence odds of MCI in participants with vs. those without OI. Models were adjusted for age, sex, race, education, ARIC study center, hypertension, diabetes, smoking, and ApoE4. Race and sex were explored as effect modifiers. Results: The participants’ mean age was 76 years; 41% were male and 23% Black. The prevalence of olfactory impairment was 14%. Compared to participants with no OI, those with OI had a statistically significantly lower mean z score across all cognitive domains [memory: Beta= -0.37 (95% confidence interval [CI]: -0.45, -0.30); language: Beta= -0.39 (95% CI: -0.46, -0.33); executive function/processing speed: Beta= -0.24 (95% CI: -0.32, -0.17); global cognition: Beta= -0.34 (95% CI: -0.41, -0.26). Effect modification by race was observed in the domain of language. Blacks with OI had a greater mean difference in language z score compared to Blacks without OI (Beta= -0.57 (95% CI: -0.70, -0.44)). OI was associated with MCI in Whites, but not Blacks: white participants with OI had greater odds of MCI (Odds Ratio [OR] =1.76, 95% CI: 1.40, 2.21). Sex did not modify these associations. Conclusions: Compared to average cognitive aging (annual rate of decline of 0.04-0.05 standard deviation units/year) relatively large differences in standardized cognitive domain scores are observed between those with and without olfactory impairment among older adults. An impaired sense of smell may serve as a readily accessible early marker of neurodegeneration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,081 · 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
Publié2017
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