Relationship between mild cognitive impairment and adiponectin and leptin in type 2 diabetes mellitus patients
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To explore the relationship between mild cognitive impairment( MCI) and adiponectin and leptin in type 2 diabetes mellitus( T2DM) patients. Methods: A total of 60 T2 DM patients were divided,based on cognitive function assessed by Montreal cognitive assessment( Mo CA) scale,into two groups,namely 25 T2 DM patients with MCI( T2 DMMCI group) and 35 T2 DM patients with normal cognitive function( T2DM-NC group). Another 25 subjects with normal glucose tolerance and normal cognitive function were chosen as normal control( NGT-NC). Serum adiponectin and leptin were measured. Hb A1 c and lipid levels were also determined. Results: In comparison with T2DM-NC group [( 5. 39 ± 0. 38)mg / L] and NGT-NC group [( 11. 53 ± 0. 29) mg / L],adiponectin was significantly lower in T2DM-MCI group [( 3. 31 ±0. 22) mg / L]( F = 175. 921,P 0. 001); while in comparison with T2DM-NC group [( 13. 43 ± 0. 25) μg / L]and NGT-NC group[( 5. 41 ± 0. 19) μg / L],leptin was significantly higher in T2DM-MCI group[( 16. 24 ± 0. 18) μg / L]( F = 475. 478,P 0. 001). In T2DM-MCI group,Mo CA score was negatively correlated with Hb A1c( r =- 0. 596,P = 0. 002),diabetic duration( r =- 0. 533,P = 0. 006) and leptin( r =- 0. 674,P 0. 001),but was positively correlated with adiponectin( r =0. 693,P 0. 001). Multiple linear regression analysis suggested that adiponectin,leptin and Hb A1 c were the risk factors of Mo CA score( standadized β = 0. 481,- 0. 370,and- 0. 305,P 0. 05). Conclusion: Adiponectin,leptin and Hb A1care the risk factors for diabetic cognitive impairment. Diabetic duration contributes in a sense to the forming of MCI.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».