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Enregistrement W7070505144

Oral health and olfactory function : what can they tell us about cognitive ageing?

2020· article· en· W7070505144 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMasticatory forceCognitionTooth lossDementiaCognitive declineAgeingOlfactionBrain sizeMontreal Cognitive Assessment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this thesis was to advance our understanding of whether oral health and olfactory function may predict accelerated cognitive ageing. Data from two Swedish study populations and one from the United States were applied to investigate the relationship of oral health and olfactory function with cognitive decline and brain ageing in late life. Study I examined the association of self-reported tooth loss with cognitive decline, and brain volume differences in older adults (n= 2715) from the Swedish National study of Aging and Care-Kungsholmen (SNAC-K). A subsample (n= 394) underwent magnetic resonance imaging (MRI). Tooth loss was associated with a steeper global cognitive decline (β: -0.18, 95% confidence interval [CI]: -0.24 to -0.11). Participants with complete or partial tooth loss had significantly lower total brain volume (β: -28.89, 95% CI: -49.33 to -8.45) and grey matter volume (β: -22.60, 95% CI: -38.26 to -6.94). Thus, tooth loss may be a risk factor for accelerated cognitive ageing. Study II Investigated the effect of poor masticatory ability on cognitive trajectories and dementia risk in 544 cognitively intact adults aged ≥50 from the Swedish Adoption/Twin Study of Aging (SATSA) with 22 years of follow-up. Masticatory ability was assessed using the Eichner Index and categorised according to the number of posterior occlusal zones: A (all four), B (3-1), and C (none). After the age of 65, participants in Eichner category B and C showed an accelerated decline in spatial/fluid abilities compared to those in category A (β: -0.16, 95% CI: -0.30 to -0.03 and β: -0.15, 95% CI: -0.28 to -0.02, respectively). Hence, poor masticatory ability is associated with an accelerated cognitive decline in fluid/spatial abilities. Study III examined whether impaired olfaction is associated with cognitive decline and indicators of neurodegeneration in 380 participants (mean age = 78 years) from the Memory and Aging Project (MAP). Participants with hyposmia (β = −0.03, 95% CI: −0.05 to −0.02) or anosmia (β = −0.13, 95% CI −0.16 to −0.09) had a faster global cognitive decline than those with normal olfaction. Impaired olfaction was related to smaller volumes of primarily the medial temporal cortex (β = −0.38, 95% CI −0.72 to −0.01). Olfactory deficits predict faster cognitive decline and indicate neurodegeneration in older adults. Study IV identified age-related trajectories in episodic memory and odour identification, as well as determinants of the trajectories. 1023 MAP participants were followed for up to 8 years with annual assessments. Three joint trajectories were identified; Class 1- stable performance in both functions; Class 2- stable episodic memory and declining odour identification; and Class 3- decline in both functions. Predictors of class membership were age, sex, APOE ε4 carrier status, cognitive activity, and BMI. Episodic memory and olfactory function often show similar trajectories in ageing, reflecting their shared vulnerability to changes in the medial-temporal lobes. Conclusions: Both poor oral health and olfactory deficits may predict cognitive decline and indicate neurodegeneration in the brain. Poor oral health is associated with accelerated cognitive decline and brain ageing, whereas, olfactory deficits may reflect loss of brain integrity in old age. List of scientific papers I. Dintica CS, Rizzuto D, Marseglia A, Kalpouzos G, Welmer A-K, Wårdh I, Bäckman L, Xu W. Tooth loss is associated with accelerated cognitive decline and volumetric brain differences: a population-based study. Neurobiology of Aging. 2018;67:23–30. https://doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2018.03.003 II. Dintica CS, Marseglia A, Wårdh I, Rizzuto D, Shang Y, Xu W, Pedersen NL. The relation of poor mastication with cognitive trajectories: a population-based longitudinal study. [Accepted] https://doi.org/10.18632/aging.103156 III. Dintica CS, Marseglia A, Rizzuto D, Wang R, Seubert J, Arfanakis K, Bennett DA, Xu W. Impaired olfaction is associated with cognitive decline and neurodegeneration in the brain. Neurology. 2019;92:e700–9. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000006919 IV. Dintica CS, Haaksma ML, Olofsson JK, Bennett DA, Xu W. Joint trajectories of episodic memory and odor identification in older adults: patterns and determinants. [Submitted]

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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
Publié2020
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