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Enregistrement W4409493230 · doi:10.1101/2025.04.15.25325887

Lower Odor Identification in Subjective Cognitive Decline: A Meta-analysis

2025· preprint· en· W4409493230 sur OpenAlexaff
Benoît Jobin, Coline Zigrand, Johannes Frasnelli, Benjamin Boller, Mark W. Albers

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresHôpital du Sacré-Cœur de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité du Québec à MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisOdorIdentification (biology)CognitionPsychologyMedicineInternal medicinePsychiatryNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Odor identification correlates with Alzheimer's disease (AD) biomarkers, and its decline may emerge before measurable cognitive deficits-as early as the subjective cognitive decline (SCD) stage. We aimed to compare odor identification between SCD and cognitively normal (CN) stages and investigate whether cognitive differences moderate olfactory deficits. Methods: A systematic search of four databases identified studies assessing olfactory identification and cognitive screening in individuals aged 50+. A random-effects meta-analysis was performed on 11 studies (660 SCD, 574 CN). Results: = .04). Meta-regression revealed a negative association (β = -1.79, p = .02) between cognitive and olfactory differences, indicating that greater cognitive decline was not consistently associated with greater olfactory deficits, lower odor identification scores in SCD occurred despite minimal cognitive differences across groups. Discussion: Odor identification is lower in pre-MCI individuals reporting SCD. Olfactory decline may emerge independently prior to measurable cognitive decline, supporting the role of odor identification as a screen for AD.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,027
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,253
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,101 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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