The association of gustatory dysfunction, olfactory dysfunction, and cognition in older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association of gustatory dysfunction (GD) with quality of life (QOL) and cognition in older adults is understudied. Our objective was to study the prevalence of GD in the community and explore impacts and associated factors. METHODS: A prospective, multi-institutional, pre-corona virus disease (COVID) cohort of adults aged 50 years and older had smell and taste testing using "Sniffin' Sticks" (TDI) and "Taste Strips." The impact of GD on mood, QOL, and social interaction was assessed through visual analog scales. Subjects completed the Questionnaire of Olfactory Disorders, Patient Health Questionnaire 9, Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment, and the DeJong scale of loneliness. RESULTS: A total of 48 patients, average age of 54.7 years, were enrolled. Thirty-two percent experienced GD on taste strips, and 62% experienced olfactory dysfunction (OD) on TDI. Almost 30% (29.5%) had both GD and OD. GD and OD correlated with worsened cognitive function on MMSE (r = 0.392 and 0.05, p = 0.018 and 0.003). Subjects with both GD and OD had worse MMSE than either alone (p = 0.003). Dry mouth and difficult chewing correlated with GD (r = -0.37 and -0.31, p = 0.10 and 0.37). Self-reported GD and OD were correlated (r = 0.46, p = 0.001), as were psychophysical GD and OD (r = 0.394, p = 0.008). GD did not correlate with other metrics. CONCLUSION: Thirty-two percent of subjects experienced GD on psychophysical testing, yet most are unaware without impacts on daily life. However, GD correlates with worsened cognitive function. Taste testing may play a role in screening of neurocognitive decline, and multisensory dysfunction may indicate of worsened cognitive states.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».