Relationship Between Baseline Glycemic Control and Cognitive Function in Individuals With Type 2 Diabetes and Other Cardiovascular Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Diabetes is associated with cognitive decline and dementia. However, the relationship between the degree of hyperglycemia and cognitive status remains unclear. This was explored using baseline cognitive measures collected in the ongoing Memory in Diabetes (MIND) substudy of the Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes (ACCORD) trial. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The relationship of A1C and fasting plasma glucose (FPG) levels to performance on four cognitive tests was assessed, adjusting for age and other determinants of cognitive status. The tests were the Digit Symbol Substitution Test (DSST), Mini Mental Status Examination (MMSE), Rey Auditory Verbal Learning Test, and Stroop Test. RESULTS: A statistically significant age-adjusted association was observed between the A1C level and the score on all four cognitive tests. Specifically, a 1% higher A1C value was associated with a significant 1.75-point lower DSST score (95% CI -1.22 to -2.28; P < 0.0001), a 0.20-point lower MMSE score (-0.11 to -0.28; P < 0.0001), a 0.11-point lower memory score (-0.02 to -0.19, P = 0.0142), and a worse score (i.e., 0.75 s more) on the Stroop Test (1.31-0.19, P = 0.0094). The association between the DSST score and A1C persisted in all multiple linear regression models. FPG was not associated with test performance. CONCLUSIONS: Higher A1C levels are associated with lower cognitive function in individuals with diabetes. The effect of glucose lowering on cognitive function will be determined by the ongoing ACCORD-MIND trial.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».