Influence of age, schooling and cognition on olfactory test performance in Parkinson's Disease patients: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Background: olfactory dysfunction is an early and prevalent non-motor symptom of Parkinson’s disease (PD). However, factors such as age, schooling, and cognition also influence olfactory test performance and are essential for the proper interpretation of results, especially in populations with low educational levels. Objectives: to evaluate the influence of age, schooling, and cognition on olfactory test performance in Parkinson’s disease patients (PDG) and the control group (CG). Materials and Methods: this cross-sectional case-control study included 106 participants (53 PDG and 53 CG), aged 60 to 85. All underwent olfactory testing with Sniffin´Sticks-12 (SS-12) and the modified Connecticut Chemosensory Clinical Research Center (mCCCRC) and cognitive screening with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The PDG was scored by part III of the UPDRS-III and the H&Y scale. Statistical analyses were performed to assess associations between variables. Results: PDG scored lower on both olfactory tests and on the MoCA. Cognitive performance positively influenced olfactory scores, especially for SS-12 in both groups. Education significantly affected SS-12 and MoCA scores but had no important effect on mCCCRC performance. Age negatively impacted mCCCRC scores in the CG. Conclusion: although education significantly influenced SS-12 scores, our findings showed that mCCCRC performance was less affected by lower educational levels. This highlights the mCCCRC as a more education-independent olfactory test, suitable for use in populations with limited schooling. Integrating cognitive and olfactory testing may enhance clinical evaluation and monitoring in PD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».