Impact of Diabetes and Its Treatment on Cognitive Function Among Adolescents Who Participated in the Diabetes Control and Complications Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate whether severe hypoglycemia or intensive therapy affects cognitive performance over time in a subgroup of patients who were aged 13-19 years at entry in the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT). RESEARCH DESIGN AND METHODS: This was a longitudinal study involving 249 patients with type 1 diabetes who were between 13 and 19 years old when they were randomly assigned in the DCCT. Scores on a comprehensive battery of cognitive tests obtained during the Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications follow-up study, approximately 18 years later, were compared with baseline performance. We assessed the effects of the original DCCT treatment group assignment, mean A1C values, and frequency of severe hypoglycemic events on eight domains of cognition. RESULTS: There were a total of 294 reported episodes of coma or seizure. Neither frequency of hypoglycemia nor previous treatment group was associated with decline on any cognitive domain. As in a previous analysis of the entire study cohort, higher A1C values were associated with declines in the psychomotor and mental efficiency domain (P < 0.01); however, the previous finding of improved motor speed with lower A1C values was not replicated in this subgroup analysis. CONCLUSIONS: Despite relatively high rates of severe hypoglycemia, cognitive function did not decline over an extended period of time in the youngest cohort of patients with type 1 diabetes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».