The relationships between atherosclerosis, heart disease, type 2 diabetes and dementia
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes in the elderly is associated with increased incidence of vascular disease, particularly, atherosclerosis of large blood vessels. Together with other risk factors such as dyslipidemia, atherosclerosis increases the risk for coronary heart disease and stroke. Most studies that have examined the impact of type 2 diabetes and other heart disease risk factors on cognitive functions do not provide evidence that heart disease risk factors (with the possible exception of triglycerides) further increase the likelihood of observing cognitive deficits in diabetic patients. However, none of these studies used imaging techniques to evaluate atherosclerosis or evidence of cerebrovascular disease, such as infarctions. The few studies that have included brain imaging suggest that evidence of cerebrovascular disease further increases the risk for dementia in diabetic patients. The results of longitudinal studies suggest that diabetes is an independent risk factor for cognitive decline and dementia. The pattern of neuropsychological performance observed in type 2 diabetic patients appears to be the result of multiple interacting processes developing over time. In addition to the detrimental effects of protracted impaired glucose regulation on the central nervous system, type 2 diabetes pathology also encompasses the detrimental effects of associated complications such as cerebrovascular disease, which is likely the main cause of the observed processing speed/reaction time decrements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».