Association of serum cystatin C and risk of mild cognitive impairment in elderly patients with type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the association of serum Cystatin C level and mild cognitive impairment(MCI)in elderly people with type 2diabetes mellitus(T2DM)and to analyze the risk factors for MCI.Methods A total of 156elderly people with type 2diabetes mellitus were divided into two groups:MCI and normal cognition(NC)group.All subjects were evaluated with cognition scores of Mini-mental state examination(MMSE),Montreal Cognitive Assessment(MoCA),SelfRating Anxiety Scale(SAS),Center for Epidemiogical Studies Depression Scale(CES-D),Screening Scale for Parkinson disease(SSPD),Activity of Daily Living(ADL),and Global Deterioration Scale(GDS).CystatinC,HbA1c,triglyceride(TG),total cholesterol(TC),and blood pressure were examined.Independent t-test,correlations and logistic regression analysis were performed.Results The elderly diabetic patients complicated with MCI showed a higher level of serum Cystatin C than those in NC group(P=0.018).Cystatin C was negatively correlated with the score of MMSE,and score,visuospatial/ executive,naming,attention,language and delayed recall of MOCA(P0.001).Logistic regression analysis showed that diabetes duration,hypertension,HbA1cand Cystatin C were the variables of the equation.Conclusion Multiple risk factor including the higher level of serum Cystatin C may induce MCI in elderly T2DM people,but larger sample study is needed for further verification.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».