Olfactory training improves cognition and modifies brain networks in type 2 diabetes patients with mild cognitive impairment: A 16‐week randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Type 2 diabetes (T2D) related cognitive impairment links to comorbid and modifiable olfactory dysfunction; however, the efficacy of olfactory training (OT) to mitigate cognitive decline specifically in these patients with mild cognitive impairment (MCI) remains unestablished. This study aimed to determine whether OT alleviates cognitive decline in this population. MATERIALS AND METHODS: In this 16-week, open-label trial, 60 T2D participants with MCI were randomly assigned (1:1) to OT or routine care (control). The OT group performed twice-daily 6-minute exposure to six odorants (rose, eucalyptus, lemon, clove, coffee, and cinnamon), with adherence monitored remotely. The primary outcome was the change in Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score. Secondary outcomes included: (1) other neuropsychological assessments, (2) olfactory tests, (3) structural and odour-induced functional magnetic resonance imaging, and (4) metabolic parameters. RESULTS: _p = 0.190, 95% CI [0.04, 0.35]) compared to controls. Domain-specific enhancements were observed in visuospatial constructional, language, and executive function. Concurrently, OT elevated overall olfactory performance. Neuroimaging revealed parallel neural alterations, with volume increases in hippocampal subfields and prefrontal hypoactivation during tasks. Critically, mediation analysis showed olfactory enhancement (Δolfactory total score) mediated global cognitive improvement (ΔMoCA). No significant metabolic differences emerged between groups. CONCLUSIONS: A 16-week OT regimen improves global and domain-specific cognition for MCI in T2D, alongside olfactory and neuroimaging enhancements. These findings support OT as a low-cost, home-based strategy for cognitive preservation in this high-risk population.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».