Fasting Insulin Levels and Cognitive Decline in Older Women without Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes has been associated with an increased risk of dementia. To assess possible independent effects of insulin, we investigated the relation of insulin levels to cognitive decline in nondiabetic women. METHODS: Fasting plasma insulin levels were measured in mid-life in 1,416 nondiabetic Nurses' Health Study participants, who also completed cognitive testing that began 10 years later (current age: 70-75 years). Over 4 years, 3 assessments of general cognition, verbal memory, category fluency and attention were administered. Primary outcomes were the Telephone Interview for Cognitive Status (TICS) performance, the global score (average of all tests) and verbal memory (average of verbal recall tests). Linear mixed-effects models were used to calculate the association between insulin and cognitive decline. RESULTS: Higher insulin levels were associated with a faster decline on the TICS and verbal memory. For analysis, batch-specific quartiles of insulin levels were constructed. Compared to the lowest quartile, adjusted differences in the annual rates of decline (with 95% CI values in parentheses) for the second, third and fourth quartiles were: TICS, -0.06 (-0.16, 0.03), -0.14 (-0.24, -0.04), and -0.09 (-0.19, 0.01) points (p trend = 0.04); verbal memory, -0.01 (-0.04, 0.02), -0.05 (-0.08, -0.02), and -0.02 (-0.05, 0.01) units (p trend = 0.02). These associations remained after multivariable adjustment. CONCLUSIONS: Our study provides evidence for a potential role of higher fasting insulin levels in cognitive decline, possibly independent of diabetes.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».