The AROMHA brain health test is a remote olfactory assessment to screen for cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Cost-effective, noninvasive screening methods for preclinical Alzheimer's disease (AD) and other neurocognitive disorders remain an unmet need. The olfactory neural circuits develop AD pathological changes prior to symptom onset. To probe these vulnerable circuits, we developed the digital remote AROMHA Brain Health Test (ABHT), an at-home odor identification, discrimination, memory, and intensity assessment. The ABHT was self-administered among cognitively normal (CN) English and Spanish speakers (n = 127), participants with subjective cognitive complaints (SCC; n = 34), and mild cognitive impairment (MCI; n = 19). Self-administered tests took place remotely at home under unobserved (among interested CN participants) and observed modalities (CN, SCC, and MCI), as well as in-person with a research assistant present (CN, SCC, and MCI). Olfactory performance was similar across observed and unobserved remote self-administration and between English and Spanish speakers. Odor memory, identification, and discrimination scores decreased with age, and olfactory identification and discrimination were lower in the MCI group compared to CN and SCC groups, independent of age, sex, and education. The ABHT revealed age-related olfactory decline, and discriminated CN older adults from those with cognitive impairment. Replication of our results in other populations would support the use of the ABHT to identify and monitor individuals at risk for developing dementia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».