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Enregistrement W4360841932 · doi:10.3233/jad-230023

Olfactory Threshold Test as a Quick Screening Tool for Cognitive Impairment: Analysis of Two Independent Cohorts

2023· article· en· W4360841932 sur OpenAlexaboutno aff
Yang Gao, Yanchao Liu, Yao Zhang, Yuying Wang, Jie Zheng, Zhipeng Xu, Haitao Yu, Zetao Jin, Yin Yin, Benrong He, Fei Sun, Rui Xiong, Huiyang Lei, Tao Jiang, Yi Liang, Dan Ke, Wen Mo, Yanni Li, Qiuzhi Zhou, Xin Wang, Chenghong Zheng, Huaqiu Zhang, Gong‐Ping Liu, Ying Yang, Jian‐Zhi Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaReceiver operating characteristicAudiologyCognitionCohortMontreal Cognitive AssessmentMedicineCognitive declineCognitive testPsychologyDiseaseInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Olfactory dysfunction appears prior to cognitive decline, and thus it has been suggested to be an early predictor of Alzheimer's disease. However, it is currently not known whether and how olfactory threshold test could serve as a quick screening tool for cognitive impairment. OBJECTIVE: To define olfactory threshold test for screening cognitive impairment in two independent cohorts. METHODS: The participants are comprised of two cohorts in China, 1,139 inpatients with type 2 diabetes mellitus (T2DM, Discovery cohort) and 1,236 community-dwelling elderly (Validation cohort). Olfactory and cognitive functions were evaluated by Connecticut Chemosensory Clinical Research Center test and Mini-Mental State Examination (MMSE), respectively. Regression analyses and receiver operating characteristic (ROC) analyses were carried out to determine the relation and discriminative performance of the olfactory threshold score (OTS) regarding identification of cognition impairment. RESULTS: Regression analysis showed that olfactory deficit (reducing OTS) was correlated with cognitive impairment (reducing MMSE score) in two cohorts. ROC analysis revealed that the OTS could distinguish cognitive impairment from cognitively normal individuals, with mean area under the curve values of 0.71 (0.67, 0.74) and 0.63 (0.60, 0.66), respectively, but it failed to discriminate dementia from mild cognitive impairment. The cut-off point of 3 showed the highest validity for the screening, with the diagnostic accuracy of 73.3% and 69.5%. CONCLUSION: Reducing OTS is associated with cognitive impairment in T2DM patients and the community-dwelling elderly. Therefore, olfactory threshold test may be used as a readily accessible screening tool for cognitive impairment.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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