• Treffer 5 von 14
Zurück zur Trefferliste

Machine learning refutes loss of smell as a risk indicator of diabetes mellitus

  • Because it is associated with central nervous changes, and olfactory dysfunction has been reported with increased prevalence among persons with diabetes, this study addressed the question of whether the risk of developing diabetes in the next 10 years is reflected in olfactory symptoms. In a cross-sectional study, in 164 individuals seeking medical consulting for possible diabetes, olfactory function was evaluated using a standardized clinical test assessing olfactory threshold, odor discrimination, and odor identification. Metabolomics parameters were assessed via blood concentrations. The individual diabetes risk was quantified according to the validated German version of the “FINDRISK” diabetes risk score. Machine learning algorithms trained with metabolomics patterns predicted low or high diabetes risk with a balanced accuracy of 63–75%. Similarly, olfactory subtest results predicted the olfactory dysfunction category with a balanced accuracy of 85–94%, occasionally reaching 100%. However, olfactory subtest results failed to improve the prediction of diabetes risk based on metabolomics data, and metabolomics data did not improve the prediction of the olfactory dysfunction category based on olfactory subtest results. Results of the present study suggest that olfactory function is not a useful predictor of diabetes.

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar
Metadaten
Verfasserangaben:Jörn LötschORCiDGND, Antje HähnerORCiDGND, Peter E. H. SchwarzORCiDGND, Sergey TselminGND, Thomas HummelORCiDGND
URN:urn:nbn:de:hebis:30:3-755667
DOI:https://doi.org/10.3390/jcm10214971
ISSN:2077-0383
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):Journal of Clinical Medicine
Verlag:MDPI
Verlagsort:Basel
Dokumentart:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):26.10.2021
Datum der Erstveröffentlichung:26.10.2021
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:11.09.2023
Freies Schlagwort / Tag:data science; diabetes mellitus; human olfaction; machine-learning; patients
Jahrgang:10
Ausgabe / Heft:21, art. 4971
Aufsatznummer:4971
Seitenzahl:26
HeBIS-PPN:514232048
Institute:Medizin
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Sammlungen:Universitätspublikationen
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - Namensnennung 4.0