Association of Duration and Severity of Diabetes Mellitus With Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It remains unknown whether diabetes mellitus (DM) is a risk factor for mild cognitive impairment (MCI). OBJECTIVE: To investigate the association of DM with MCI using a population-based case-control design. DESIGN: Population-based case-control study. SETTING: Academic research. PARTICIPANTS: Our study was conducted, among subjects aged 70 to 89 years on October 1, 2004, who were randomly selected from the Olmsted County (Minnesota) population. Main Outcome Measure We administered to all participants a neurologic examination, the Clinical Dementia Rating Scale, and a neuropsychological evaluation (including 9 tests in 4 cognitive domains) to diagnose normal cognition, MCI, or dementia. We assessed history of DM, DM treatment, and DM complications by interview, and we measured fasting blood glucose levels. History of DM was also confirmed using a medical records linkage system. RESULTS: We compared 329 subjects having MCI with 1640 subjects free of MCI and dementia. The frequency of DM was similar in subjects with MCI (20.1%) and in subjects without MCI (17.7%) (odds ratio [OR], 1.16; 95% confidence interval [CI], 0.85-1.57). However, MCI was associated with onset of DM before age 65 years (OR, 2.20; 95% CI, 1.29-3.73), DM duration of 10 years or longer (OR, 1.76; 95% CI, 1.16-2.68), treatment with insulin (OR, 2.01; 95% CI, 1.22-3.31), and the presence of DM complications (OR, 1.80; 95% CI, 1.13-2.89) after adjustment for age, sex, and education. Analyses using alternative definitions of DM yielded consistent findings. CONCLUSION: These findings suggest an association of MCI with earlier onset, longer duration, and greater severity of DM.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».