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Enregistrement W2376717107

Correlation between Diabetic Knowledge and Cognition Function of Diabetic Patients with Mild Cognitive Impairment

2012· article· en· W2376717107 sur OpenAlexaboutno aff
Tao Yan

Notice bibliographique

RevueNanfang huli xuebao · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraditional Chinese Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMedicineMontreal Cognitive AssessmentDiabetes mellitusCognitive impairmentCorrelationTest (biology)Cognitive testClinical psychologyPhysical therapyInternal medicinePsychiatryEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To explore the correlation between diabetic knowledge and cognition function of diabetic patients with mild cognitive impairment.Methods Montreal Cognitive Assessment and Activity of Daily Living Rating Scale were applied to screen 403 hospitalized diabetic patients for mild cognitive impairment and 133 confirmed cases were surveyed with Diabetic Knowledge Test(Chinese Version) and correlation analysis was conducted between diabetic knowledge and cognitive impairment.Results The total score of diabetic knowledge of diabetic patients with mild cognitive impairment was(13.83±3.48).The scores of Diabetic Knowledge Test and Montreal Cognitive Assessment were significantly positively correlated with the scores of memory,attention,abstract ability and language and cognitive ability(P0.05).Conclusion Diabetic patients with mild cognitive impairment have insufficient diabetic knowledge,which is positively correlated with cognitive function.Various kinds of health education should be promoted for the improvement of diabetic knowledge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,586

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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