Poor Cognitive Function and Risk of Severe Hypoglycemia in Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».