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Enregistrement W4415599698 · doi:10.1177/13872877251389113

Expanding the scope of olfactory evaluation in Alzheimer's disease and related dementias (ADRD): A narrative review of the role for odor memory and recognition in AD/ADRD

2025· review· en· W4415599698 sur OpenAlexaff
Tiana M. Saak, Jeremy P. Tervo, Jeffrey N. Motter, Jonathan B. Overdevest

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Institute on Deafness and Other Communication Disorders
Mots-clésOdorOlfactionDiseaseScope (computer science)Olfactory systemNarrative reviewFeature (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Olfactory dysfunction (OD) is a well-characterized feature of Alzheimer's disease (AD) and is often one of the earliest functional biomarkers in the disease course. As such, olfactory evaluation shows promise as an important tool in AD screening and may provide insight into pathologic underpinnings and potential treatment pathways. The National Plan to Address Alzheimer's Disease emphasizes the importance of including Alzheimer's disease related dementias (ADRD) in research efforts, and while olfaction is also associated with ADRD, this association is relatively understudied. Additionally, there have been efforts to expand the evaluation of olfactory function to include assessments beyond key domains, such as odor threshold, odor discrimination, and odor identification, which have been the primary focus of most olfaction research in AD/ADRD. Odor recognition memory assessments have been developed primarily for their utility in identifying and stratifying individuals along the AD continuum, although a wide variety of methods have been reported in the literature. In this narrative review, we provide an overview of odor identification, odor threshold, and odor discrimination in AD/ADRD with a specific focus on providing a centralized guide detailing odor recognition memory methods and their utility in AD/ADRD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,213
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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