Olfactory function changes and the predictive performance of the Chinese Smell Identification Test in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Olfactory disorder is one of the sensory features that reflects a decline in cognitive function. However, olfactory changes and the discernibility of smell testing in the aging population have yet to be fully elucidated. Therefore, this study aimed to examine the effectiveness of the Chinese Smell Identification Test (CSIT) in distinguishing individuals with cognitive decline from those with normal aging and to determine whether the patients with MCI and AD show changes in their olfactory identification abilities. Methods: This cross-sectional study included eligible participants aged over 50 years between October 2019 and December 2021. The participants were divided into three groups: individuals with mild cognitive impairment (MCI), individuals with Alzheimer's disease (AD), and cognitively normal controls (NCs). All participants were assessed using neuropsychiatric scales, the Activity of Daily Living scale, and the 16-odor cognitive state test (CSIT) test. The test scores and the severity of olfactory impairment were also recorded for each participant. Results: < 0.001). An analysis showed that 19.9% of NCs exhibited mild olfactory impairment, while 52.7% of patients with MCI and 69% of patients with AD exhibited mild to severe olfactory impairment. The CSIT score was positively correlated with the MoCA and MMSE scores. The CIST score and the severity of olfactory impairment were identified as robust indicators for MCI and AD, even after adjusting for age, gender, and level of education. Age and educational level were identified as two important confounding factors that influence cognitive function. However, no significant interactive effects were observed between these confounders and CIST scores in determining the risk of MCI. The area under the ROC curve (AUC) generated from the ROC analysis was 0.738 and 0.813 in distinguishing patients with MCI and patients with AD from NCs based on the CIST scores, respectively. The optimal cutoff for distinguishing MCI from NCs was 13, and for distinguishing AD from NCs was 11. The AUC for distinguishing AD from MCI was 0.62. Conclusions: The olfactory identification function is frequently affected in patients with MCI and patients with AD. CSIT is a beneficial tool for the early screening of cognitive impairment among elderly patients with cognitive or memory issues.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».