C-Reactive Protein, Advanced Glycation End Products, and Their Receptor in Type 2 Diabetic, Elderly Patients with Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to evaluate serum levels of advanced glycation end products (AGEs), receptor for advanced glycation end products (RAGE), and C-reactive protein (CRP) in elderly patients with type 2 diabetes mellitus with and without mild cognitive impairment (MCI) and to determine the predictors (including AGEs, RAGE, and CRP levels) of having MCI in elderly patients with type 2 diabetes. METHODS: Two hundred seventy-six diabetics elders were screened for MCI (using the Montreal Cognitive Assessment: MoCA score). Data of biochemical parameters and biomarkers were collected. RESULTS: Serum AGEs, RAGE, and CRP levels were significantly increased in MCI patients compared to controls. In group of patients with MCI, serum RAGE level was positively correlated with AGEs level and with CRP level. RAGE, AGEs, and CRP concentrations were positively correlated with HbA1c levels and negatively correlated with MoCA score. The univariate logistic regression models revealed that variables, which increased the likelihood of diagnosis of MCI in elderly patients with type 2 diabetes were higher levels of HbA1c, RAGE, AGEs, CRP, TG, lower level of HDL cholesterol, previous CVD, HA, or use of HA drugs, hyperlipidemia, retinopathy, nephropathy, increased number of co-morbidities, older age, and less years of formal education. HA or use of HA drugs, previous CVD, higher level of RAGE and CRP, older age and less years of formal education are the factors increasing the likelihood of having MCI in elderly patients with type 2 diabetes in multivariable model. CONCLUSION: In summary, serum AGEs, RAGE, and CRP are increased in the circulation of MCI elderly diabetic patients compared to controls. A larger population-based prospective study needs to be performed to further confirm the relationship between AGEs, RAGE, and the cognitive decline or progress to dementia.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».