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Enregistrement W3205884569 · doi:10.3389/fnagi.2021.755160

The Correlation Between Olfactory Test and Hippocampal Volume in Alzheimer's Disease and Mild Cognitive Impairment Patients: A Meta-Analysis

2021· review· en· W3205884569 sur OpenAlexaboutno aff
Mingwan Su, Jingnian Ni, Tianyu Cao, Shuoshi Wang, Jing Shi, Jinzhou Tian

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCorrelationDementiaHippocampal formationInternal medicineOlfactionMedicineAlzheimer's diseaseAudiologyAtrophyCognitionCognitive impairmentDiseasePsychologyPsychiatryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Previous studies have reported that olfactory identification deficits may be the earliest clinical features of Alzheimer's disease (AD). However, the association between odor identification and hippocampal atrophy remains unclear. Objective: This meta-analysis quantified the correlation between odor identification test scores and hippocampal volume in AD. Method: A search of the PUBMED, EMBASE, and WEB OF SCIENCE databases was conducted from January 2003 to June 2020 on studies with reported correlation coefficients between olfactory identification score and hippocampal volume in patients with amnestic AD or mild cognitive impairment (MCI). The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale (NOS). Pooled r-values were combined and computed in R studio. Results: Seven of 627 original studies on AD/MCI using an olfactory identification test (n = 902) were included. A positive correlation was found between hippocampal volume and olfactory test scores (r = 0.3392, 95% CI: 0.2335–0.4370). Moderator analysis showed that AD and MCI patients were more profoundly correlated than normal controls (AD: r = 0.3959, 95% CI: 0.2605–0.5160; MCI: r = 0.3691, 95% CI: 0.1841–0.5288; NC: r = 0.1305, 95% CI: −0.0447–0.2980). Age difference and patient type were the main sources of heterogeneity in this analysis. Conclusion: The correlation appears to be more predominant in the cognitive disorder group (including MCI and AD) than in the non-cognitive disorder group. Age is an independent factor that affects the severity of the correlation during disease progression. The mildness of the correlation suggests that olfactory tests may be more accurate when combined with other non-invasive examinations for early detection. Systematic Review Registration: https://inplasy.com/ , identifier INPLASY202140088.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,042
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,118 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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