Testing covariates of Type 2 diabetes-cognition associations in older adults: Moderating or mediating effects?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The general goal of this study was to advance our understanding of Type 2 diabetes (T2D)-cognition relationships in older adults by linking and testing comprehensive sets of potential moderators, potential mediators, and multiple cognitive outcomes. METHOD: We identified in the literature 13 health-related (but T2D-distal) potential covariates, representing four informal domains (i.e., biological vitality, personal affect, subjective health, lifestyle activities). Cross-sectional data from the Victoria Longitudinal Study (age range = 53-90 years; n = 41 T2D and n = 458 control participants) were used. We first examined whether any of the 13 potential covariates influenced T2D-cognition associations, as measured by a comprehensive neuropsychological battery (15 measures). Next, using standard regression-based moderator and mediator analyses, we systematically tested whether the identified covariates would significantly alter observed T2D-cognition relationships. RESULTS: Six potential covariates were found to be sensitive to T2D associations with performance on seven cognitive measures. Three factors (systolic blood pressure, gait-balance composite, subjective health) were significant mediators. Each mediated multiple cognitive outcomes, especially measures of neurocognitive speed, executive functioning, and episodic memory. CONCLUSIONS: Our findings offer a relatively comprehensive perspective of T2D-related cognitive deficits, comorbidities, and modulating influences. The implications for future research reach across several fields of study and application. These include (1) neuropsychological research on neural and biological bases of T2D-related cognitive decline, (2) clinical research on intervention and treatment strategies, and (3) larger-scale longitudinal studies examining the potential multilateral and dynamic relationships among T2D status, related comorbidities, and cognitive outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».