Screening cognitive decline in older adults using umami hypogeusia and oral diadochokinesis: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early detection of cognitive decline is crucial for preventing progression to dementia. Although sensory impairments, such as olfactory and visual losses, have been identified as risk factors, the roles of gustatory and oral functions remain unclear. This study evaluated the association of taste perception and oral function, particularly oral diadochokinesis (ODK), with cognitive status in older dental outpatients. METHODS: A total of 58 outpatients aged ≥ 65 years were assessed using the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J). Oral function was evaluated by measuring ODK, tongue pressure, occlusal force, and masticatory performance. Taste perception was assessed using the whole-mouth method across five basic tastes. Group comparisons were performed between cognitively normal and cognitively impaired participants. Receiver operating characteristic analysis and the Youden index were employed to identify optimal screening combinations. Multivariate logistic regression was used to assess the effects of age and sex. RESULTS: Cognitive decline (MoCA-J ≤ 25) was observed in 46.6% of the participants. The ODK performance for /ta/ and /ka/ as well as umami taste recognition, were significantly lower in the cognitively impaired group (P < 0.01). The combination of umami hypogeusia and reduced ODK /ka/ <5.7 repetitions/second had the highest diagnostic utility (Positive likelihood ratio, 2.30; specificity, 71.0%). Multivariate analysis confirmed that this combination was a significant predictor of cognitive decline (odds ratio, 4.727; P = 0.013). CONCLUSION: Umami hypogeusia and reduced ODK performance were significantly associated with cognitive impairment. This simple, noninvasive screening method may facilitate early detection of cognitive decline in routine dental care. TRIAL REGISTRATION: UMIN Clinical Trials Registry (UMIN-CTR), UMIN000057954. Registered retrospectively on 23 May 2025.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».