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Enregistrement W2095738201 · doi:10.2337/dc11-1855

Poor Cognitive Function and Risk of Severe Hypoglycemia in Type 2 Diabetes

2012· article· en· W2095738201 sur OpenAlexaff
Zubin Punthakee, Michael E. Miller, Lenore J. Launer, Jeff D. Williamson, Ronald M. Lazar, Tali Cukierman-Yaffee, Elizabeth R. Seaquist, Faramarz Ismail‐Beigi, Mark D. Sullivan, Laura Lovato, Richard M. Bergenstal, Hertzel C. Gerstein

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineHypoglycemiaDiabetes mellitusType 2 diabetesType 1 diabetesCognitionIntensive care medicineInternal medicineEndocrinologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Self-management of type 2 diabetes including avoidance of hypoglycemia is complex, but the impact of cognition on safe self-management is not well understood. This study aimed to assess the effect of baseline cognitive function and cognitive decline on subsequent risk of severe hypoglycemia and to assess the effect of different glycemic strategies on these relationships. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Prospective cohort analysis of data from the ACCORD trial included 2,956 adults aged ≥55 years with type 2 diabetes and additional cardiovascular risk factors. Cognitive tests (Digit Symbol Substitution Test [DSST], Rey Auditory Verbal Learning Test, Stroop Test, and Mini Mental Status Examination) were conducted at baseline and 20 months. Study outcomes were incident confirmed severe hypoglycemia requiring medical assistance (HMA) and hypoglycemia requiring any assistance (HAA). RESULTS: After a median 3.25-year follow-up, a 5-point-poorer baseline score on the DSST was predictive of a first episode of HMA (hazard ratio 1.13 [95% CI 1.08-1.18]). Analyses of the other cognitive tests and of HAA were consistent with the DSST results. Cognitive decline over 20 months increased the risk of subsequent hypoglycemia to a greater extent in those with lower baseline cognitive function (P(interaction) = 0.037). Randomization to an intensive versus standard glycemic strategy had no impact on the relationship between cognitive function and the risk of severe hypoglycemia. CONCLUSIONS: Poor cognitive function increases the risk of severe hypoglycemia in patients with type 2 diabetes. Clinicians should consider cognitive function in assessing and guiding their patients regarding safe diabetes self-management regardless of their glycemic targets.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations333
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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